【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号复杂且难以从中提取有效故障特征的问题,提出了一种总体经验模态分解（EEMD）、奇异值分解（SVD）和局部保持投影（LPP）相结合的故障特征提取方法.首先,对振动信号
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51075220）,高等学校博士学科点专项科研基金项目（20123721110001）,青岛市科技计划基础研究资助项目（12-1-4-4-（3）-JCH）
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针对滚动轴承振动信号复杂且难以从中提取有效故障特征的问题,提出了一种总体经验模态分解（EEMD）、奇异值分解（SVD）和局部保持投影（LPP）相结合的故障特征提取方法.首先,对振动信号进行EEMD分解,利用EEMD分解后的固有模态分量（IMF）分别构造时域、频域和时频域空间状态矩阵;其次,利用SVD提炼时域、频域和时频域空间状态矩阵中的故障信息,筛选其中累加百分比大于90%的奇异值组成多域有效奇异值数组,构造多域奇异值特征矩阵;然后,利用LPP约简多域奇异值特征矩阵,提取低维、高区分度的故障特征;最后,利
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