【摘 要】
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为了提高旋转机械故障诊断的性能,提出了基于排列熵和变量预测模型的故障诊断方法。使用固有时间尺度分解法分解初始故障信号,得到多个固有旋转分量;选择含有故障信息的分量
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51105323）
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为了提高旋转机械故障诊断的性能,提出了基于排列熵和变量预测模型的故障诊断方法。使用固有时间尺度分解法分解初始故障信号,得到多个固有旋转分量;选择含有故障信息的分量并计算其排列熵,作为故障诊断的特征值;使用训练样本得到的特征值训练不同故障状态下每个特征值的预测模型,将此变量预测模型用于诊断故障信号的故障类型;经实验验证,与BP神经网络、支持向量机等方法相比,所提出的故障诊断方法不仅诊断准确率高,而且耗时少,说明该方法有效性。
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