【摘 要】
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针对滚动轴承故障分类中采用单一尺度熵值难以完全表征故障特征的问题,基于散布熵(DE)、集合经验模态分解(EEMD)、局部保留投影算法(LPP)、k-近邻分类算法(KNN),提出了一种基
【机 构】
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浙江师范大学浙江省城市轨道交通智能运维技术与装备重点实验室,浙江师范大学行知学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405449,51575497),浙江省城市轨道交通智能运维技术与装备重点实验室自主研究课题(ZSDRTZZ2020002)
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针对滚动轴承故障分类中采用单一尺度熵值难以完全表征故障特征的问题,基于散布熵(DE)、集合经验模态分解(EEMD)、局部保留投影算法(LPP)、k-近邻分类算法(KNN),提出了一种基于EEMD散布熵-LPP的滚动轴承故障诊断方法.首先对信号进行EEMD分解提取其前9个IMF分量作为特征信号,分别计算其散布熵值作为特征参数构建高维特征集,接着利用LPP进行降维获得低维特征集,最后输入KNN分类器进行分类识别.对实际滚动轴承的正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障样本进行了分类识别,并与其他几种方法进行对比,
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