【摘 要】
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针对风电机组滚动轴承特征提取及状态判别问题,提出一种冗余第二代小波包变换、多尺度排列熵和极限学习机相结合的诊断新方法.首先,利用冗余第二代小波包对拾取的信号样本进
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针对风电机组滚动轴承特征提取及状态判别问题,提出一种冗余第二代小波包变换、多尺度排列熵和极限学习机相结合的诊断新方法.首先,利用冗余第二代小波包对拾取的信号样本进行处理,得到相应的子带信号分量,继而计算所得子带信号分量的多尺度排列熵值,并构造能够表征轴承状态的特征向量,最终将特征向量输入到极限学习机实现轴承故障类型及损伤程度的自动识别.实测数据分析结果表明,所述方法能够有效对滚动轴承的工作状态进行识别,具有一定工程应用价值.
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