【摘 要】
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针对滚动轴承单一诊断方法造成误诊率高、可靠性低的缺陷，提出一种基于变分模态分解（VMD）-支持向量机（SVM）和数学形态学（MM）-相关性分析（CA）的复合诊断算法。该算法采用双通道并行诊断，通道1使用VMD在频域分解故障信号，并结合贝叶斯SVM分类器获取诊断结果的后验概率，具有诊断准确性高的优点；通道2使用MM方法在时域中提取故障特征，通过CA方法获得诊断结果的相关性系数，具有较强的泛化能力。通
【基金项目】
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国家自然科学基金（61763037）； 内蒙古自然科学基金（2017MS0601）； 内蒙古科技计划（2020GG0283,2021GG0256）；
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针对滚动轴承单一诊断方法造成误诊率高、可靠性低的缺陷，提出一种基于变分模态分解（VMD）-支持向量机（SVM）和数学形态学（MM）-相关性分析（CA）的复合诊断算法。该算法采用双通道并行诊断，通道1使用VMD在频域分解故障信号，并结合贝叶斯SVM分类器获取诊断结果的后验概率，具有诊断准确性高的优点；通道2使用MM方法在时域中提取故障特征，通过CA方法获得诊断结果的相关性系数，具有较强的泛化能力。通过改进的加权平均证据理论方法将两通道判定结果有机融合，发挥两种单一方法的优势互补，实现复合式故障诊断。使用轴承故障试验台对复合算法进行验证，与单一方法进行对比。结果表明：该复合算法可有效提取非平稳信号中的故障特征，提高诊断结果的可靠性。
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