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摘要：為了提高離心泵早期故障診斷模型的準(zhǔn)確性，提出一種改進(jìn)層次樣本熵 （improved hierarchical sample entropy，IHSE）和極限學(xué)習(xí)機(jī) （extreme learning machine，ELM）相結(jié)合的離心泵故障診斷方法.首先，針對(duì)傳統(tǒng)分層樣本熵在高層次下算法穩(wěn)定（剩余16130字）
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基于改進(jìn)層次樣本熵和極限學(xué)習(xí)機(jī)的離心泵故障診斷方法
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