《表1 特征矩阵的三维立体图、时域波形图与频域波形图》

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《基于S变换与深度学习相结合的滚动轴承故障诊断方法研究》

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本文所用实验数据为美国凯斯西储大学滚动轴承数据，振动信号的采样频率为12 kHz，负载为0 hp，分别取0.007、0.014与0.021 in故障尺度下的内圈故障、滚动体故障和外圈故障共9种故障类型作为实验数据。对振动信号做离散S变换，得到特征矩阵的三维立体图、时域波形图与频域波形图如表1所示，其中时域特性曲线为特征矩阵列向量的包络线，频域特性曲线为特征矩阵行向量的包络线。