【摘 要】
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针对航空发动机中介轴承故障信号传递结构复杂且路径长、信噪比低的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与随机森林(Random Forest)相结合的故障诊断新方法,利用EEMD处理非
【机 构】
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沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:11702177)
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针对航空发动机中介轴承故障信号传递结构复杂且路径长、信噪比低的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与随机森林(Random Forest)相结合的故障诊断新方法,利用EEMD处理非线性信号的优势进行信号分析。首先,将采集的声发射信号分解成多个IMF分量,为兼顾时域和频域信息,提取各个IMF分量的样本熵(SampEn)和奇异熵(SingEn)作为各层信号的时频特征。利用KPCA将各分量的样本熵和奇异熵融合,并降低维度得到体现时频信息的数据样本,最后训练出以随机森林为模型的多类分类器。研究表明,基于KP
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