《表6 不同熵的故障识别率》

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《基于MCKD和改进HHT多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法》

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作为对比，分别计算每种状态下齿轮振动信号的模糊熵、样本熵、近似熵以及信号经MCKD降噪并采用EEMD分解后前4个IMF分量的多尺度模糊熵、样本熵与近似熵，并以此作为特征参数输入LS-SVM分类器中。不同特征参数下的诊断结果如表6所示。