【摘 要】
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用自回归模型（autoregressive model,AR）提取早期无故障滚动轴承的振动样本以及同型号同位置失效滚动轴承（简称同类轴承）的失效样本,用早期无故障样本和失效样本建立模糊C均值（Fuz
【基金项目】
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国家自然科学基金：完全自适应第二代小波及在循环冲击类故障特征提取中的应用（51205130）,基于载荷反演的齿轮箱工况不敏感状态退化评估理论与技术（51665013）
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用自回归模型（autoregressive model,AR）提取早期无故障滚动轴承的振动样本以及同型号同位置失效滚动轴承（简称同类轴承）的失效样本,用早期无故障样本和失效样本建立模糊C均值（Fuzzy C Mean,FCM）和隐马尔科夫（Hidden Markov Model,HMM）性能退化评估模型,然后得到正常指标和同类轴承的失效指标,把这两个指标作为输入特征建立FCM模型,待测数据通过保持模型不变连续迭代的方式输入模型中,描绘出性能退化曲线。该方法集中了空间统计距离和相似度方法两者的优势且不需要轴
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