【摘 要】
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应的分解为若干个固有模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）,信息熵能反映系统的不
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(21366017);内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2012MS0717)
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应的分解为若干个固有模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）,信息熵能反映系统的不确定程度,滚动轴承发生故障会导致信息熵发生变化,结合EMD与信息熵,提出了EMD空间状态特征谱熵和IMF奇异谱熵,将其作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统的多个概率神经网络的初级诊断网络。由于概率神经网络累加层输出结果为属于每一种模式的概率值,用概率神经网络的累加层输出结果
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