本文關(guān)鍵詞：基于EMD近似熵和TWSVM的齒輪箱故障診斷

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【摘要】：針對齒輪箱振動信號的非平穩(wěn)和非線性特征,給出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)近似熵和雙子支持向量機(TWSVM)的齒輪箱故障診斷方法。對不同類型的齒輪信號進行EMD分解,得到若干個具有不同時間尺度的本征模函數(shù)(IMF)分量,再對IMF分量使用近似熵求解,得到一組特征向量,最后將其輸入到TWSVM分類器中進行故障診斷。仿真實驗表明,該方法能有效地提取故障特征,不同的故障類型表現(xiàn)出不同的故障信息;與傳統(tǒng)SVM相比,TWSVM的計算時間更短,分類效果更好。
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 近似熵 雙子支持向量機 齒輪箱故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(NSFC61403167)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪箱故障診斷的模式識別方法有很多,例如基于專家系統(tǒng)模式識別、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別、基于支持向量機模式識別等。Verma等人采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在滾動軸承上的故障診斷,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很容易產(chǎn)生過學(xué)習(xí)問題,所以文獻[5]采用了SVM方法用于故障診斷,文獻[6]采用了LSSVM方法

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本文編號：574925