【摘 要】
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针对齿轮故障的非线性、非稳定性特点和单个分类器在故障诊断中准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和随机森林(RF)的齿轮故障识别方法。首先,采用变分模态分解
【机 构】
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南京信息工程大学自动化学院,中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.11673045)
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针对齿轮故障的非线性、非稳定性特点和单个分类器在故障诊断中准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和随机森林(RF)的齿轮故障识别方法。首先,采用变分模态分解将振动信号分解成有限个本征模态函数(IMFs),并与总体平均经验模态分解对比其分解效果;其次,计算各模态函数的能量熵,将能量熵作为评判齿轮状态的标准,构建特征向量;最后,将特征向量输入随机森林进行故障分类。结果表明,与支持向量机(SVM)识别方法对比,该方法具有较强的学习能力以及较高的诊断精度。
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