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本发明公开一种基于小波包分解权值模糊熵与ELM的轴承故障分类方法及装置,首先获取滚动轴承在正常和故障状态下驱动端加速度的时间序列数据,通过小波包分解得到该时间序列数据各频段在时域上的特征信号;然后,对特征信号进行权值模糊熵计算,得到滚动轴承在正常和故障状态下的各组特征值;最后,将滚动轴承在正常和故障状态下的各组特征值进行分类标记并合并,用于ELM神经网络的训练,使ELM神经网络能够识别滚动轴承的正常和故障状态。本发明减小了ELM神经网络训练的计算量以及训练时间,计算相对方便,且故障分类采用故障标
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113790890 B
(45)授权公告日 2022.08.05
(21)申请号 202111060257.2 G06K 9/00 (2022.01)
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