《表1 6205-2RS JEM SKF滚动轴承4种状态下特征向量集Q》

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《KTA-KELM在滚动轴承故障诊断中的应用》

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利用凯斯西储大学（Case Western Reserve University，CWRU）实验台（图2）的轴承数据[19]验证所提算法有效性。选用6205-2RS JEM SKF型深沟球轴承，在转速1 797 r/min、采样率为12 kHz时采集滚动体故障、内圈故障、外圈故障和正常等4种状态下，数据长度为2 048的各30组的振动信号，其中，4种状态下的1组信号时域波形如图3所示。按照图1流程，分别将4种状态信号经ELMD分解，并利用相关分析来选取较大的乘积函数，计算其能量熵、排列熵构建特征向量集Q；受篇幅限制仅列举部分，如表1所示。