【摘 要】
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针对轴承信号特征难提取,故障诊断准确率不高的问题,提出了一种利用小波包分解和梯度提升决策树(GBDT)进行轴承故障诊断的方法.首先采用小波包分解方法对轴承振动信号进行分
【基金项目】
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陕西省科技厅重点研发计划项目(2018GY-161)
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针对轴承信号特征难提取,故障诊断准确率不高的问题,提出了一种利用小波包分解和梯度提升决策树(GBDT)进行轴承故障诊断的方法.首先采用小波包分解方法对轴承振动信号进行分解得到小波包系数,再计算每一频带的小波包能量作为轴承故障特征,构成轴承故障特征数据集,最后将故障特征数据集输入梯度提升决策树分类模型进行故障诊断.使用凯斯西储大学轴承测试数据对该方法进行验证,结果表明轴承故障诊断准确率达99.26%,具有良好的轴承故障诊断能力.
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