基于EEMD-Treelet和高斯过程的起重机齿轮故障诊断

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齿轮故障诊断对于起重机安全运行至关重要;提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decompo-sition,EEMD)-Treelet变换和高斯过程(gaussian process,GP)的起重机齿轮振动故障诊断新方法;设计一种细菌觅食算法(bacterial foraging optimization,BFO)优化高斯过程模型超参数;建立基于集成经验模态分解-希尔伯特变换的齿轮振动参数信号特征提取方法,利用Treelet变换实现这些特征的降维学习;建立基于细菌觅食算法优化高斯过程的齿轮故障模型;实验结果表明,EEMD-Treelet-GP诊断方法不仅可以识别最佳特征向量,而且可以识别故障位置.
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