【摘 要】
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在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬
【机 构】
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内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古第一机械集团公司工艺研究所,特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51865045),内蒙古自然科学基金重大项目(2018ZD06),内蒙古自然科学基金面上项目(2017MS0509)
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在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自
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