本文選題：故障診斷 + 特征融合��； 參考：《機(jī)械傳動》2017年01期

【摘要】：提出了基于特征融合和稀疏表示的機(jī)械故障診斷方法。用小波包分解齒輪振動信號,提取各頻帶的能量,組成初始特征向量。為了去除初始特征向量中的冗余信息,采用核主元分析進(jìn)行特征融合,對初始特征向量進(jìn)行降維,將降維之后的特征向量進(jìn)行歸一化,作為稀疏表示分類的輸入。齒輪故障診斷實(shí)驗(yàn)表明,所提方法能較好地診斷出齒輪不同類型的故障。
[Abstract]:A mechanical fault diagnosis method based on feature fusion and sparse representation is proposed.The wavelet packet is used to decompose the gear vibration signal and extract the energy of each frequency band to form the initial eigenvector.In order to remove redundant information from the initial feature vector, kernel principal component analysis (KPCA) is used for feature fusion to reduce the dimension of the initial feature vector, and the reduced feature vector is normalized as the input of sparse representation classification.The experiments of gear fault diagnosis show that the proposed method can better diagnose different types of gear faults.
【作者單位】： 西安石油大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：西安石油大學(xué)全日制碩士研究生優(yōu)秀學(xué)位論文培育項(xiàng)目(2015YP140407)
【分類號】：TH132.41

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本文編號：1765673