【摘 要】
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针对旋转设备耦合故障难以诊断的问题,提出多重概率分类器联合诊断方法(MPC)。首先,提取原信号时域统计特征(TDSF),同时通过集合经验模态分解(EEMD)振动和声音信号得到本征模
【机 构】
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福州大学机械工程及自动化学院,福安职业技术学校
【基金项目】
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福建省中青年教育基金(JAT170090),福州大学贵重仪器开放测试基金(2018T014)
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针对旋转设备耦合故障难以诊断的问题,提出多重概率分类器联合诊断方法(MPC)。首先,提取原信号时域统计特征(TDSF),同时通过集合经验模态分解(EEMD)振动和声音信号得到本征模态函数(IMF),利用相关性分析(CC)选取适合的IMF数量,并计算各IMF的能量特征;其次,基于获取的故障特征,训练并振动和声音双重概率分类器(SBELM);再次,考虑到各自概率分类器的性能差异,利用粒子群算法(PSO)优化概率分类器的权重与决策阈值,建立公平公正的耦合故障识别机制。本项研究结果准确识别出耦合故障中的单故障数量
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技