《表2 轴承各个状态的故障识别率》

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《基于信号稀疏表示和瞬态冲击信号多特征提取的滚动轴承故障诊断》

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对比图9和图10中的故障识别率可以发现，在进行轴承故障识别时，特征提取过程中取基于IChirplet原子的多特征参量λ更能准确识别故障类型。分析图8和图10可知当迭代次数为50时，轴承信号分解的将会比较彻底且最终可以得到较高的故障识别率。在此迭代率下得到在不同状态下的故障特征识别率，如表2所示。