【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）与多尺度排列熵（MPE）相融合的故障识别方法。
【机 构】
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南昌航空大学飞行器工程学院,上海工程技术大学航空运输学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51465047）,航空科学基金项目（2014ZD56009）,江西省自然科学基金项目（2015BAB207011）
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针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）与多尺度排列熵（MPE）相融合的故障识别方法。首先,对振动信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对去噪后的非平稳振动信号自适应分解,对分解后的若干个固有模式分量（IMF）计算互相关系数;然后,重构信号,计算其MPE并组成故障特征向量;最后,把特征向量输入到支持向量机（SVM）中,以识别滚动轴承的故障类型。通过对仿真信号以及实际实验数据的对比验证分析,有效证明了该方法的
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