【摘 要】
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针对行星齿轮箱振动信号非线性、非平稳性特点及故障特征难以有效提取的问题,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)多特征融合和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用MEEMD分解不同工况下的齿轮振动信号,得到一系列固有模态分量。其次,根据相关系数筛选出3阶敏感模态分量并计算对应的样本熵和能量,将二者融合组成高维特征向量,最后,将融合特征向量作为最小支持向量机(LSSVM)的输入,对齿轮进行故障分类。在行星齿轮箱实验台上开展实验,与基于单特征构成的特征向量进行对比,并与概率
【机 构】
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中北大学机械工程学院,北京北方车辆集团有限公司,中北大学大数据学院
【基金项目】
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山西省重点研发计划(国际科技合作方面)(201903D421008),山西省自然科学基金项目(201901D111157)。
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针对行星齿轮箱振动信号非线性、非平稳性特点及故障特征难以有效提取的问题,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)多特征融合和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用MEEMD分解不同工况下的齿轮振动信号,得到一系列固有模态分量。其次,根据相关系数筛选出3阶敏感模态分量并计算对应的样本熵和能量,将二者融合组成高维特征向量,最后,将融合特征向量作为最小支持向量机(LSSVM)的输入,对齿轮进行故障分类。在行星齿轮箱实验台上开展实验,与基于单特征构成的特征向量进行对比,并与概率
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