【摘 要】
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针对单一传感器在滚动轴承故障诊断中存在故障识别率不高,敏感特征不易提取,诊断系统可靠性差等问题,提出了采用多传感器特征层、决策层信息融合的故障诊断方法。对振动信号
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针对单一传感器在滚动轴承故障诊断中存在故障识别率不高,敏感特征不易提取,诊断系统可靠性差等问题,提出了采用多传感器特征层、决策层信息融合的故障诊断方法。对振动信号采用经验模式分解(EMD)、小波包和局部均值分解(LMD)方法进行处理并提取特征向量,构建支持向量机分类器。经过特征层交叉诊断,得到初步诊断结果,在决策层采用D-S证据理论进行决策融合。试验表明:该方法可以提高滚动轴承故障识别率。
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