【摘 要】
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提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法。首次将自适应最稀疏时频分析（ASTFA）方法应用于振动信号的降噪,并针对KVPMCD方法只选择一种最佳相关模型而忽略其他几种相关模型对预测精
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175158,51375152);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ2026)
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提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法。首次将自适应最稀疏时频分析（ASTFA）方法应用于振动信号的降噪,并针对KVPMCD方法只选择一种最佳相关模型而忽略其他几种相关模型对预测精度贡献的缺陷,提出了一种改进的KVPMCD模式识别算法——人工鱼群算法优化融合Kriging模型的基于变量预测模型的模式识别（AKVPMCD）算法,即采用收敛速度快、鲁棒性强、具有全局寻优能力的人工鱼群智能算法（AFSIA）优化融合多种Kriging相关模型来提高模型预测精度。在此基础上,提出了一种基于ASTFA降噪和AKVPMCD
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