【摘 要】
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针对变工况运行条件下滚动轴承的故障识别率低的问题，提出了自适应白噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和排列熵结合的故障诊断方法。首先将轴承原始信号通过CEEMDAN分解成一系列的固有模态函数（IMF）并计算他们的排列熵,将各IMF的排列熵按从大到小排列并选取其中的9个IMF进行重构，最后用粒子群优化-支持向量机（PSO-SVM）模型进行故障分类。该诊断方法在轴承故障数据集上有较好的诊断效果。
【基金项目】
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浙江省自然科学基金青年基金（LQ18E070004）； 舟山科技计划项目（2022C41009）； 浙江省教育厅一般科研项目（Y202148203）；
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针对变工况运行条件下滚动轴承的故障识别率低的问题，提出了自适应白噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和排列熵结合的故障诊断方法。首先将轴承原始信号通过CEEMDAN分解成一系列的固有模态函数（IMF）并计算他们的排列熵,将各IMF的排列熵按从大到小排列并选取其中的9个IMF进行重构，最后用粒子群优化-支持向量机（PSO-SVM）模型进行故障分类。该诊断方法在轴承故障数据集上有较好的诊断效果。
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