文件名称：基于EEMD能量矩与邻域粗糙集的转子故障数据集分类方法
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更新时间：2024-05-20 07:11:17
集合经验模态分解 本征模态函数 能量矩
针对旋转机械故障辨识准确率偏低的问题，将经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）与能量矩、邻域粗糙集（neighborhood rough set，NRS）结合，提出一种转子系统故障模式辨识的方法。首先利用EEMD将采集到的振动故障信号自适应分解成若干个平稳的本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）分量并计算其能量矩；以此能量矩作为描述故障状态的条件属性建立故障识别决策表；然后利用邻域粗糙集对决策表进行属性约简消除冗余的属性；最后将约简后的敏感特征子集输入所设计的决策树（decision tree，DT）C4.5 算法中进行模式识别。通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。