【摘 要】
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针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21366017);内蒙古科技厅高新技术领域科技计划重大项目(20130302)
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针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特征,组成融合特征向量;最后,将齿轮正常、齿根裂纹、断齿3种状态下的融合特征向量输入到LS-SVM,通过训练好的LS-SVM对齿轮状态进行分类识别。仿真实验结果表明：该方法能准确识别齿轮的工作状态,且与BP神经网络、SVM相比,有着更高的故障识别效率,可用于齿轮信号的故障诊断
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