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基于小波包变换和极限学习机的滚动轴承故障诊断
基于小波包变换和极限学习机的滚动轴承故障诊断
上传者:
38653691
|
上传时间: 2021-03-06 16:41:31
|
文件大小: 749KB
|
文件类型: PDF
轴承
故障诊断
小波包变换
极限学习机
采用基于小波包变换(WPT)和极限学习(ELM)的方法对轴承故障进行诊断和分类辨识。该方法首先采用小波包变换对采集到的振动信号进行分解,求得各频带的相对能量,并构建特征向量,接着利用极限学习机进行自动分类识别。经使用实验台实测电机滚动轴承不同状态的信号进行分析,研究结果表明,所建立的自动分类模型可以有效地对轴承的单一故障,以及不同程度故障有很好的辨识能力。
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