【摘 要】
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针对轮齿振动信号识别诊断困难的问题,提出以自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)排列熵为敏感
【机 构】
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湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室,佛山科学技术学院机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11872022,51575177);湖南省科技厅“科技人才专项-湖湘青年英才”资助项目(2017RS3049);湖南省科技厅重点研发计划资助项目(2015JC3108)
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针对轮齿振动信号识别诊断困难的问题,提出以自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)排列熵为敏感特征量,通过支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行模式识别,实现螺旋锥齿轮故障辨识的方法。首先,将振动信号进行CEEMDAN,得到一系列从高频到低频的内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),利用相关系数
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