《表1 滚动轴承故障识别率》

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《基于MFE的滚动轴承故障诊断方法研究》

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为了更明确地证明本方法的优越性及有效性，运用ELM来识别2种方法提取出的特征向量，通过识别率的高低来判断哪种方法更优越。将滚动轴承正常状态、外圈故障、内圈故障及滚动体故障4种状态信号构建成故障特征向量集。每种状态分别用上述2种方法进行特征提取，均提取出150组特征向量，其中100组作为训练集，另50组作为测试集，输入到ELM中进行测试和训练。2种方法的测试样本分类结果如表1所示。