《表6 4种方法识别结果：基于CEEMDAN-SQI-SVD的齿轮箱局部故障特征提取》

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《基于CEEMDAN-SQI-SVD的齿轮箱局部故障特征提取》

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为进一步验证本文所提算法的有效性，将本文方法与常见的几种方法进行比较。在故障程度识别上均采用BP神经网络进行识别，且网络参数设置均相同。因每种故障程度的训练样本量与测试样本量均仅为50个，为避免巧合及误差，每种方法单次试验均在每种故障级别的100个样本中随机抽取50个作为训练样本，剩余50个作为测试样本，共做10次试验，并取10次试验结果的平均值作为最终识别结果，最终识别结果如表6所示。