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本書以旋轉機械設備為研究對象，針對傳統時頻分析理論在非線性非平穩振動信號分析中的不足，引入分數階傅裡葉變換、變分模式分解、集合經驗模式分解和分數階S變換等廣義時頻分析理論，系統研究了旋轉機械故障診斷中振動信號預處理、特徵提取、特徵降維和智能分類優化策略等問題。具體內容包括：旋轉機械振動信號預處理方法、基於正交變分模式分解的振動信號特徵提取方法、基於EEMD的振動信號多尺度特徵提取方法、基於分數階S變換時頻譜的振動信號特徵提取方法、旋轉機械振動信號的組合式特徵降維方法和旋轉機械故障的支持向量機智能分類優化策略。
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