融合数据与知识的轴承智能故障诊断

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摘要：针对复杂工况下轴承故障诊断的难题，文章提出了一种融合数据与知识的智能故障诊断方法。该方法首先利用经验模态分解（EMD） 对轴承振动信号进行预处理，然后基于支持向量机（SVM） 、随机森林（RF） 和 K 近邻（KNN） 等算法构建预选模型库，并通过网格搜索优化模型参数。最终，将模型输出结果与预先构建的轴承故障知识图谱关联，实现故障根因分析和辅助决策。（剩余10264字）

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