【摘 要】
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针对低速轴承故障诊断难的问题,将互补总体平均经验模态分解（CEEMD）能量熵与支持向量机相结合对低速轴承故障进行了声发射诊断.采集不同缺陷状态的轴承声发射信号进行CEEMD分解
【机 构】
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兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室
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针对低速轴承故障诊断难的问题,将互补总体平均经验模态分解（CEEMD）能量熵与支持向量机相结合对低速轴承故障进行了声发射诊断.采集不同缺陷状态的轴承声发射信号进行CEEMD分解,得到自适应的本征模态分量（IMF）;结合IMF分量的方差贡献率和互相关系数对虚假分量进行剔除,筛选出有效IMF分量.对提取的有效IMF分量计算能量熵,作为不同故障轴承的特征向量.将该特征向量输入到支持向量机（SVM）,对不同故障的低速轴承进行分类识别.试验结果表明,通过方差贡献率和互相关系数能够筛选出含主要故障信息的IMF分量,同
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