【摘 要】
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针对传统基于“时频谱图—深层网络”的电机轴承工况识别方法存在时频谱能量聚集性差、深层网络收敛速度慢等缺陷，提出一种增强同步挤压Stockwell变换（ESST）和改进集成深层极限学习机（IEDELM）的电机轴承工况识别方法。首先，对采集到的电机轴承振动信号进行ESST变换得到时频谱图并转化为列向量；其次，利用9种不同的激活函数构造9种深层极限学习机，并引入自组织策略和卷积策略以提高深层极限学习机的
【基金项目】
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国家自然科学基金（51875032）； 住房与城乡建设部科技计划项目（2022-K-079）；
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针对传统基于“时频谱图—深层网络”的电机轴承工况识别方法存在时频谱能量聚集性差、深层网络收敛速度慢等缺陷，提出一种增强同步挤压Stockwell变换（ESST）和改进集成深层极限学习机（IEDELM）的电机轴承工况识别方法。首先，对采集到的电机轴承振动信号进行ESST变换得到时频谱图并转化为列向量；其次，利用9种不同的激活函数构造9种深层极限学习机，并引入自组织策略和卷积策略以提高深层极限学习机的鲁棒性；最后，将ESST时频谱列向量输入不同的深层网络进行自动特征学习，并通过集成平均法输出识别结果。实验结果表明，ESST-IEDELM方法的工况识别准确率达到99.87%,标准差仅0.12,相比于其他方法，在电机轴承振动信号特征提取和工况识别准确率方面更具优势，可用于电机轴承工况识别工程中。
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