【摘 要】
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针对液压泵振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）、模糊熵和流行学习的液压泵故
【机 构】
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黄河科技学院信息工程学院,驻356厂军代室
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针对液压泵振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）、模糊熵和流行学习的液压泵故障特征提取方法。该方法将LCD、模糊熵和流行学习相结合。首先,利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量（intrinsic scale component,ISC）并计算各分量的模糊熵,初步提取液压泵高维故障特征。其次,采用流行学习算法中较为典型的线性局部切空间排列（liner local
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