【摘 要】
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提出了一种基于多元经验模态分解（Multi-EMD）、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数（IMF）分量和一个趋势项。
【机 构】
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燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室,河北省自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475405,61077071）,河北省自然科学基金资助项目（F2015203413,F2015203392）,河北省高等学校科学技术研究重点资助项目（ZD2014100）,秦皇岛市科技计划资助项目（201502A043）
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提出了一种基于多元经验模态分解（Multi-EMD）、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数（IMF）分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7个含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的互近似熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG模糊分类器中进行聚类识别。通过聚类三维图,对两种算法机械运行的4种状态进行了对比,验证了多元经验模态分解方法不仅可解决采样的不均衡问题,而且可解决EMD算法聚类的混叠问
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