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改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用

谢素超李雅鑫谭鸿创

铁道科学与工程学报2023，Vol.20Issue(8)：3192-3202,11.

铁道科学与工程学报2023，Vol.20Issue(8)：3192-3202,11.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20221619

Bearing fault identification method based on complementary ensemble empirical modal decomposition-support vector machine and its application

谢素超 ¹李雅鑫 ¹谭鸿创¹

作者信息

1. 中南大学轨道交通安全教育部重点实验室,湖南长沙 410075||中南大学轨道交通安全关键技术国际合作联合实验室,湖南长沙 410075||中南大学轨道交通列车安全保障技术国家地方联合工程研究中心,湖南长沙 410075
折叠

滚动轴承/故障诊断/互补集合经验模态分解/不平衡数据集/支持向量机

rolling bearing/fault diagnosis/complementary ensemble empirical modal decomposition/unbalanced datasets/support vector machine

机械制造

谢素超,李雅鑫,谭鸿创..改进CEEMD-SVM的轴承故障识别方法及其应用[J].铁道科学与工程学报,2023,20(8):3192-3202,11.

国家自然科学基金资助项目(51775558) （51775558）

湖南省优秀青年科学基金资助项目(2019JJ30034) （2019JJ30034）

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

ISSN：1672-7029

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