【摘 要】
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为了寻找一种高精度、可测试样本大的滚动轴承故障诊断方法,提出了基于旋转森林法的滚动轴承故障 诊断方法.设计基于SSA（奇异谱分析）和 AR（自回归）模型的特征提取算法以及基于RF（
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为了寻找一种高精度、可测试样本大的滚动轴承故障诊断方法,提出了基于旋转森林法的滚动轴承故障 诊断方法.设计基于SSA（奇异谱分析）和 AR（自回归）模型的特征提取算法以及基于RF（旋转森林）算法的 故障模式识别算法,并采用美国西储大学滚动轴承实验台的振动数据进行实验验证.实验结果表明： ①AR 模型的NMSE（归一化后的平均绝对误差）达99.45%,说明通过线性自回归模型拟合原始信号拟合的效果很 好,确保了结果的可信性;②在训练和测试样本总数为232个基础上,分析了训练样本数和基分类器数对分类 精度的影响
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