【摘 要】
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该文使用遗传编程的方法实现机械信号故障特征的提取与优化,并以声音信号为对象,利用优化后的复合特征能够清楚地区分机器部件不同的工作状态;还进一步尝试利用信息融合的思
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该文使用遗传编程的方法实现机械信号故障特征的提取与优化,并以声音信号为对象,利用优化后的复合特征能够清楚地区分机器部件不同的工作状态;还进一步尝试利用信息融合的思想,融合机器声和振动两种信号的特征,通过遗传编程进行特征提取与优化后,其分类的效果比单一信号的复合特征大为改善,并且缩短了遗传编程的搜索时间.该文还尝试利用连续小波变换提取信号的特征频带,再利用遗传编程提取信号的复合特征,研究表明,不仅分类效果得以提高,同时大大提高了进化计算的效率.最后,该文还针对滚动轴承检测和维修中存在的问题,提出了基于遗传编程的滚动轴承自动诊断系统的设计方案,并采用大量的试验数据加以验证,说明该方法在工业现场具有广阔的应用前景.
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