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提出了一種基于變分模態分解（ VMD）消噪和核模糊C均值（KFCM）聚類相結合的滾動軸承早期故障識別方法。首先提出一種通過綜合運用泄漏能量和互相關系數函數確定VMD預設尺度數K的新方法，彌補了VMD方法通常按經驗選取預設尺度數方法的不足；然后對振動信號進行VMD分解得到K個限帶的內稟模態函數（ BIMF）分量，利用歸一化的自相關系數函數能量集中比大于0.9的原則確定含有噪聲的BIMF分量，并剔除這些含噪BIMF分量，再將剩余的BIMF分量疊加進行信號重構，實現了信號的消噪；最后計算各樣本重構信號的均方根值和歸一化能量值得到二維特征向量樣本集，并輸入到KFCM聚類器進行故障診斷。利用實測軸承故障數據進行驗證，結果表明與經驗模態分解（EMD）方法相比，可以有效地實現滾動軸承早期故障診斷。
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