《表2 内圈不同故障程度样本数据》

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《基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法》

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为了进一步验证本文方法的有效性，利用滚动轴承内圈不同故障程度进行诊断。在实验转速为1 772 r/min时，分别选取内圈凹坑直径分别为0.18 mm、0.36 mm、0.53 mm共3组故障信号样本和一组无故障信号样本，同样增设一组内圈凹坑直径为0.18 mm的故障样本作为待识别数据，具体各类数据样本分组和编号如表2所示。同样采用40阶Daubechies离散正交小波db40，对采集的4种不同状态下的振动信号进行7层小波包分解，得到128个子频带；利用PCA方法对信号矩阵降维，提取故障特征信息；利用HCA方法和改进FCM算法进行故障程度的识别。