【摘 要】
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用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态)。为了寻找最优判断故障的指标,
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,成都大学工业制造学院
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用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态)。为了寻找最优判断故障的指标,从现场采集的后桥总成振动信号数据库中抽取一定样本的正常件和故障件,并提取每个工件信号的特征数据,用支持向量机神经网络可得到最优的分类指标。
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