【摘 要】
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为提高在非平稳工况下对滚动轴承故障的直观辨识能力,笔者提出基于LMD-CM-PCA的故障诊断方法。首先,对滚动轴承振动信号进行局部均值分解（local mean decomposition,简称LMD）,
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京交通大学电气工程学院,北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心
【基金项目】
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科技部科技支撑计划资助项目（1168300011）,轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题项目（116K00100）
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为提高在非平稳工况下对滚动轴承故障的直观辨识能力,笔者提出基于LMD-CM-PCA的故障诊断方法。首先,对滚动轴承振动信号进行局部均值分解（local mean decomposition,简称LMD）,提取乘积函数（product function,简称PF）矩阵;然后,计算PF矩阵与原振动信号的皮氏相关系数（pearson product-moment correlation coefficient,简称PPCC）,将PFs对应的PPCC代入相关熵模型得到PF的相关熵矩阵（correntropy ma
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