【摘 要】
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从旋转机械振动信号复杂度分析的角度，展开相关特征熵提取方法的研究，构造出一组能够有效区分不同故障状态振动信号的多尺度模糊熵。考虑到传统故障模式识别方法对于先验知识过
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从旋转机械振动信号复杂度分析的角度，展开相关特征熵提取方法的研究，构造出一组能够有效区分不同故障状态振动信号的多尺度模糊熵。考虑到传统故障模式识别方法对于先验知识过度依赖的理论缺陷，将生物识别领域基于变量预测模型的模式识别方法引入到旋转机械故障诊断之中，并在实例中进行了应用，表明该方法的有效性。
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