【摘 要】
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滚动轴承的智能诊断存在许多不足,特别是对复杂工况下的识别存在特征提取不足及诊断精度低等问题。针对故障类型不同、故障程度不同和负荷不同的多工况条件下滚动轴承故障诊
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475164)
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滚动轴承的智能诊断存在许多不足,特别是对复杂工况下的识别存在特征提取不足及诊断精度低等问题。针对故障类型不同、故障程度不同和负荷不同的多工况条件下滚动轴承故障诊断,提出了基于多特征自动选择的核极限学习机智能识别方法。分别从时域、频域、时频域提取有效故障特征,采用拉普拉斯分数(Laplace Score,LS)根据每个特征的重要性自动选择敏感特征,旨在消除一些冗余信息,提高计算效率。采用模拟退火粒子群优化的核极限学习机(Simulated Annealing Particle Swarm Optimizat
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