【摘 要】
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为了解决机械故障诊断存在特征提取带来的信息丢失问题和多段平均丢弃数据不确定性的问题,提出了一种基于概率盒理论的机械故障信号建模方法.以滚动轴承故障信号为研究对象,
【机 构】
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昆明理工大学城市学院,昆明理工大学信息工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51365020;51467007)
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为了解决机械故障诊断存在特征提取带来的信息丢失问题和多段平均丢弃数据不确定性的问题,提出了一种基于概率盒理论的机械故障信号建模方法.以滚动轴承故障信号为研究对象,分析原始信号的概率分布类型,获得概率分布类型参数的不确定性区间,提出基于确定概率分布类型的概率盒建模方法.针对故障信号概率分布类型难确定问题,提取原始信号的特征,利用特征信号的有序性,提出基于特征提取的概率盒建模方法,以歪度和峭度特征为例,对比两种特征概率盒的异同点.基于概率盒定义,将原始数据的不确定性直接映射到概率盒的上下界,提出无需验证数据概
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