【摘 要】
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滚动轴承作为机械设备中最基本的通用工业元件之一,在保证工业设备正常运转和企业安全生产中起着至关重要的作用,因此有必要对滚动轴承做故障检测和故障识别研究。本文以滚动轴承为研究对象,以滚动轴承原始振动信号为源信息载体,分别使用基于统计特征的时域分析和基于经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号做特征提取,将提取好的特征作为故障检测和故障识别的输入,设计基于LOFKPCA的滚动轴承故障检测方法和基于SVM
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滚动轴承作为机械设备中最基本的通用工业元件之一,在保证工业设备正常运转和企业安全生产中起着至关重要的作用,因此有必要对滚动轴承做故障检测和故障识别研究。本文以滚动轴承为研究对象,以滚动轴承原始振动信号为源信息载体,分别使用基于统计特征的时域分析和基于经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号做特征提取,将提取好的特征作为故障检测和故障识别的输入,设计基于LOFKPCA的滚动轴承故障检测方法和基于SVM-KPCA的滚动轴承故障识别方法,并通过实验验证以上算法在滚动轴承故障诊断研究中的有效性和优越性。本文的
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