【摘 要】
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多尺度熵是一种有效衡量机械振动信号复杂度的非线性动力学方法。针对其存在的不足,引入精细复合多尺度熵(Refined composite multiscale entropy,RCMSE),在此基础上,结合自
【机 构】
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液压振动与控制教育部工程研究中心,安徽工业大学机械工程学院,中国特种设备检测研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505002);国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805100);安徽省高校自然科学研究重大资助项目(KJ2018ZD005);安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2015A134)
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多尺度熵是一种有效衡量机械振动信号复杂度的非线性动力学方法。针对其存在的不足,引入精细复合多尺度熵(Refined composite multiscale entropy,RCMSE),在此基础上,结合自编码降维和遗传优化支持向量机,提出一种滚动轴承故障智能诊断新方法。首先,利用RCMSE提取滚动轴承振动信号多尺度复杂度特征,构建初始特征向量矩阵;其次,采用自编码对初始高维特征数据降维,得到低维流形特征;然后,将低维特征向量输入到基于遗传优化支持向量机的多故障模式分类器中进行训练、识别与诊断。最后,将所
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