由于在滚动轴承的振动信号中混有很大噪声，因此使故障信号与噪声信号不易区分。为了把反映故障特征的脉冲提取出来，一种有效的方法是让信号先经过带通滤波，然后对其幅度进行非线性提升。峭度就是对幅值进行了四次方处理。下图所示的一个脉冲信号Xi，按四次方关系变化后，高的幅值就被突出出来，低的幅值则受到抑制，从而易于从频率上识别故障。
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本文提出了一种基于VAE-WSVM的二次系统采样回路测试校核评估方法。该方法基于电网二次系统采样回路电流数据，能够解决采样回路各类误差状态小样本问题，利用VAE对小样本进行增殖，生成与正常数据样本量相当的异常数据样本，使整体样本达到数据平衡，更适用于人工智能方法，进一步利用GWO算法改进的SVM分类器，实现对二次系统采样回路的准确评估，模型性能稳定。
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