【摘 要】
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针对同步发电机故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）系统故障特征提取困难，信号容易受到噪声干扰，诊断结果可靠性低的缺点，本文以故障率较高的轴承故障为例
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针对同步发电机故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）系统故障特征提取困难，信号容易受到噪声干扰，诊断结果可靠性低的缺点，本文以故障率较高的轴承故障为例，提出以小波包熵值作为故障特征，提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析，计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置，该方法简单可靠，进行故障预测及诊断效果显著，克服了传
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