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针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,提出一种基于集合经验模态分解的样本熵的特征向量提取方法,并将提取到的特征向量输入到支持向量机中进行故障识别。结果表明,所选方法在诊断正确率上大大提高,突出了该方法的优越性。
基于EEMD信号处理的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,提出一种基于集合经验模态分解的样本熵的特征向量提取方法,并将提取到的特征向量输入到支持向量机
【机 构】
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西安工业大学
【出 处】
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技术与市场
【发表日期】
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2019年03期
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