《表2 轴承4种状态前3个IMF分量的模糊熵值》

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《基于ALIFD模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断》

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将滚动轴承4种状态的数据样本分别进行ALIFD分解，依据上述分析计算所有样本前3个IMF分量的模糊熵值，得到4组3×40的模糊熵，其平均值如表2所示。由表可知，轴承不同状态的IMF分量的模糊熵存在一定的差别，即表明不同状态信号的复杂度不同。因此，可以选取模糊熵作为4种状态信号的特征信息，为聚类分析提供良好的依据。