【摘 要】
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为了提高滚动轴承故障分类的准确率，提出了一种将EEMD与一维卷积神经网络（1D-CNN）相结合的滚动轴承故障识别方法。首先利用EEMD算法将轴承故障振动信号分解为若干条IMF分量，筛选确定可以充分体现故障类型的IMF分量，将原始数据和筛选出的IMF分量分别采用主成分分析算法（PCA）进行降维处理，并将处理后的PCA-IMF分量和原始数据分量分别作为1D-CNN的输入数据进行网络训练和测试，得到故障
【基金项目】
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国家自然科学基金（11872256）；
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为了提高滚动轴承故障分类的准确率，提出了一种将EEMD与一维卷积神经网络（1D-CNN）相结合的滚动轴承故障识别方法。首先利用EEMD算法将轴承故障振动信号分解为若干条IMF分量，筛选确定可以充分体现故障类型的IMF分量，将原始数据和筛选出的IMF分量分别采用主成分分析算法（PCA）进行降维处理，并将处理后的PCA-IMF分量和原始数据分量分别作为1D-CNN的输入数据进行网络训练和测试，得到故障识别结果。通过对比分析，与EEMD-CNN、EEMD-随机森林等方法的平均准确率进行横向比较，结果表明，EEMD-CNN方法用来识别故障类型更为准确。
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