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摘要
当数据集包含的标示数据量不足时，基于全监督学习的故障诊断方法效果往往不理想。充分利用大数据下无标注的数据信息，利用连续小波变换生成轴承故障振动信号的时频图，提取表征图像纹理和形状的特征，建立半监督极限学习机模型，通过连续小波变换生成故障信号的时频图谱，并计算图像的灰度差分统计特征、不变矩特征作为半监督极限学习机的输入。利用无标示和有标示数据集，构建半监督极限学习机模型和规划公式，计算隐含层输出矩阵得到优化的分类结果。研究结果表明，基于连续小波变换的特征提取方法相较于HOG、LBP等方法具有更好的识别效果。在故障信息不充分的情况下，半监督极限学习机的模型推广能力强、故障识别率高。
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单位瓦房店轴承股份有限公司
