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摘要：本发明涉及一种基于可变尺度能量分解与SR的滚动轴承故障分类方法，属于故障分类与信号处理领域，具体是基于提出可变尺度能量分解（VSED）与随机共振（SR）结合构成V‑SSystem的滚动轴承故障分类方法。首先利用VSED对滚动轴承振动信号进行多次分解，并通过计算各个分量的频率，选取故障频率幅值较大的信号作为SR系统的输入信号；然后，利用SR对该分量进行处理；最后，利用极限学习机（ELM）对处理的信号进行分类，实现对滚动轴承信号的状态识别。本发明提供了一种全新的信号分解方法，并将其应用于滚动轴承故障分类，能够进行有效的故障状态识别。该方法具有可调参数多，原理简单，故障分类准确率高的优点。
主权项：1.一种基于可变尺度能量分解与SR的滚动轴承故障分类方法，其特征在于：具体步骤如下：A1：首先对滚动轴承实际振动信号进行可变尺度能量分解（Variablescaleenergydecomposition，VSED），得到若干短期趋势分量和一个长期趋势分量；A2：计算各个短期趋势分量的频率，选取故障频率幅值最大的分量；A3：利用SR对步骤A2选取的分量进行降噪处理；A4：对SR系统输出信号进行数据划分，并利用ELM对不同故障数据进行分类，识别滚动轴承状态。
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百度查询： 湖南科技大学 一种基于可变尺度能量分解与SR的滚动轴承故障分类方法
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