【摘 要】
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在泵车液压系统的故障诊断技术研究中,如何精确地提取故障特征以及如何实现高精度的分类识别是研究的关键。针对这一问题,文中提出了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Dec
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在泵车液压系统的故障诊断技术研究中,如何精确地提取故障特征以及如何实现高精度的分类识别是研究的关键。针对这一问题,文中提出了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法与模糊多类支持向量机（Multi-class Fuzzy Support Vector Machine,M-FSVM）技术相结合的液压系统故障诊断方法。该方法首先对原始数据信号进行EMD分解,分解成若干个固有本征模态函数之和,再计算EMD能量熵作为M-FSVM的输入数据加以诊断。实验结果表明,
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