摘要： 針對往復(fù)壓縮機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，軸承間隙故障特征提取困難和識別準(zhǔn)確率不高等問題，提出了多尺度排列熵和多核極限學(xué)習(xí)機(jī)混合算法的智能診斷新方法。首先，針對多尺度排列熵在多尺度過程中，利用均值粗粒化的方式在一定程度上“中和”了原始信號的動(dòng)力學(xué)突變行為，降低了熵值分析的準(zhǔn)確性，提出了一種廣義多尺度排列熵算法；然后，為解決核極限學(xué)習(xí)機(jī)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)樣本分類存在的局限性，將高斯核函數(shù)、多項(xiàng)式核函... （共6頁）