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K-VMD融合包络熵与SVM滚动轴承故障识别方法研究

刘强 赵荣珍 杨泽本

噪声与振动控制2022,Vol.42Issue(3):P.92-97,121,121,7.
噪声与振动控制2022,Vol.42Issue(3):P.92-97,121,121,7.DOI:10.3969/j.issn.1006-1355.2022.03.016

K-VMD融合包络熵与SVM滚动轴承故障识别方法研究

刘强 1赵荣珍 1杨泽本1

作者信息

  • 1. 兰州理工大学机电工程学院,兰州730050
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摘要

关键词

故障诊断/变分模态分解/能量占比/包络熵/支持向量机/峭度准则

分类

机械制造

引用本文复制引用

刘强,赵荣珍,杨泽本..K-VMD融合包络熵与SVM滚动轴承故障识别方法研究[J].噪声与振动控制,2022,42(3):P.92-97,121,121,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51675253)。 (51675253)

噪声与振动控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1006-1355

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