【摘 要】
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针对轴承故障信号往往被强背景噪声淹没,采用传统包络解调方法难以提取故障特征的问题,提出总体局部均值分解（ensemble local mean decomposition,ELMD）与排列熵（permutation en
【机 构】
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包头职业技术学院,内蒙古科技大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51565046);内蒙古自然科学基金资助项目(2015MS0512);内蒙古高等学校科学研究资助项目(NJZY146)
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针对轴承故障信号往往被强背景噪声淹没,采用传统包络解调方法难以提取故障特征的问题,提出总体局部均值分解（ensemble local mean decomposition,ELMD）与排列熵（permutation entropy,PE）相结合的轴承故障诊断方法.首先,对轴承振动信号进行ELMD分解并得到一系列窄带乘积函数（product function,PF）,然后,计算各PF分量排列熵以构造高维特征向量,最后将高维特征向量作为多故障分类器的输入来识别轴承故障类型.实验结果表明ELMD方法可以有效地抑
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