【摘 要】
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针对机器人用RV减速器故障诊断准确率低问题,采用基于非线性输出频率响应函数频谱与核主元分析(KPCA)相结合的方法诊断RV减速器故障。利用RV减速器性能测试平台采集减速器在
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573272),陕西省重点产业创新链项目(2019ZDLGY01-01-02),佛山市重大科技项目(2016AG 101813)
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针对机器人用RV减速器故障诊断准确率低问题,采用基于非线性输出频率响应函数频谱与核主元分析(KPCA)相结合的方法诊断RV减速器故障。利用RV减速器性能测试平台采集减速器在正常状态和故障状态下的输入和输出数据;采用批量估计算法得到每种状态下的前4阶频谱值,将其作为故障特征送入KPCA进行压缩,通过设置主元累计贡献率将400维数据压缩至5维;将KPCA生成的低维数据送入支持向量机分类器进行训练和测试。试验结果表明:与仅把振动信号时域或频域作为数据集进行故障诊断的方法相比,所提方法的故障诊断准确率分别提升了2
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