《表4 各分类器的一组齿根裂纹故障初步诊断结果》

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《基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法》

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从以上初步诊断结果可以看出，单传感器分类精度并不理想，这些结果不能可靠地用于实际应用。因此，有必要采用数据融合的方法来提高分类准确率。由于文章篇幅原因，以一组齿根裂纹（Crack）数据作为典型故障类型为例说明融合融合方法的优越性。其中，表4为齿根裂纹故障的一组初步诊断结果。