【摘 要】
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为了提高滚动轴承健康状态评估的分类精度,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和具有故障样本的支持向量数据描述(Support Vector Data Description,
【基金项目】
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辽宁省科技攻关计划(2013220022)
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为了提高滚动轴承健康状态评估的分类精度,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和具有故障样本的支持向量数据描述(Support Vector Data Description,简称SVDD)相结合的滚动轴承故障状态识别方法。该方法首先将利用LMD方法进行滚动轴承振动信号的分解,得到一系列PF(乘积函数,product function)分量之和并具有物理意义,接下来对含有主要故障信息的PF分量进行能量计算并构造特征向量,最后将其输入SVDD分类器,进行滚动轴
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