基于ICEEMDAN能量矩和HHO-KLEM的滾動軸承故障診斷

摘要： 為充分提取振動信號的特征信息并提高滾動軸承故障類型分類的準(zhǔn)確率,提出一種基于改進的完備集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)能量矩和哈里斯鷹算法-核極限學(xué)習(xí)機(Harris Hawk Algorithm-kernel Limit ... （共7頁）