《表1 轴承样本数分布表：CEEMD与卷积神经网络特征提取的故障诊断方法研究》

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《CEEMD与卷积神经网络特征提取的故障诊断方法研究》

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首先将振动信号进行CEEMD分解，并将4个IMF分量构建时频图，然后利用CNN提取时频图特征，最后构造特征样本集用于ELM分类模型的建立。特征样本集中正常工作状态每种300个样本，内圈故障、外圈故障、滚动体故障在不同负载与故障尺寸下的样本个数各为100个，样本数分布表如表1所示。其中，样本集中3200组实验样本数据构成训练集，用于建立模型，1600组样本构成测试集，对模型进行测试。