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内容简介：本书从三个方面阐述故障特征的处理方法。在降噪算法上，通过对原有方法的自适应改进，分别提出自适应基于短时傅里叶变换的维纳(AWT-STFT)滤波器方法、自回归滑动平均模型和多点最优最小反褶积调整(ARMA-MOMEDA)方法及自适应奇异谱分解(ASSD)方法。针对时频分析技术中存在模态混叠的问题，优化奇异谱分解方法，提出基于多目标粒子群优化算法的自适应变分模态分解(VMD)方法、基于自适应混沌灰狼优化(CGWO)算法、SG滤波器和改进的拉普拉斯高斯(SGMLoG)滤波器算法。在智能故障诊断方面，提出基于复合多尺度极差熵的轴承故障特征提取方法及基于多局部均值的零阶自主学习多模型分类器(MLMALMMo-0)的滚动轴承故障识别方法。