《表2 4种类型信号的隶属度》

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《基于CEEMDAN多尺度排列熵的轴承故障智能识别Fisher-GG聚类方法》

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为了进一步对4种信号类型进行分类识别，可以通过隶属度来判别所属类型，随机选取4种信号类型数据各3个进行类型识别，其中第1～3个为正常信号数据，第4～6为外圈故障数据，第7～9为内圈故障数据，第10～12为滚动体故障数据。结果如表2所示。