噪声与振动控制2020，Vol.40Issue(6)：1-7,28,8.DOI:10.3969/j.issn.1006-1355.2020.06.001
基于CEEMDAN多尺度排列熵的轴承故障智能识别Fisher-GG聚类方法
Intelligent Fault Recognition of Rolling Bearings Using Fisher-GG Clustering and CEEMDAN-based Multi-scale Permutation Entropy
摘要
关键词
故障诊断/滚动轴承/自适应噪声完备集合经验模态分解/多尺度熵/Fisher比/GG聚类分类
机械制造引用本文复制引用
熊国良,甄灿壮,张龙,徐天鹏..基于CEEMDAN多尺度排列熵的轴承故障智能识别Fisher-GG聚类方法[J].噪声与振动控制,2020,40(6):1-7,28,8.基金项目
国家自然科学基金资助项目(51665013,51865010) （51665013,51865010）
江西省自然科学基金资助项目(20161BAB216134,20171BAB206028,20171BAB216030) （20161BAB216134,20171BAB206028,20171BAB216030）
江西省研究生创新资金资助项目(YC2018-S248) （YC2018-S248）
江西省研究生创新资金资助项目(YC2019-S243) （YC2019-S243）
