【摘 要】
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针对变速箱故障信号的非平稳和时变特点，提出了EMD和奇异值相结合的变速箱故障诊断方法；以变速箱箱体振动信号作为分析对象，首先对信号进行EMD分解，提取包含主要信息成分的IMF分
【机 构】
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装甲兵工程学院机械工程系,93501部队
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针对变速箱故障信号的非平稳和时变特点，提出了EMD和奇异值相结合的变速箱故障诊断方法；以变速箱箱体振动信号作为分析对象，首先对信号进行EMD分解，提取包含主要信息成分的IMF分量构成特征向量矩阵，计算其奇异值和奇异值熵，分别作为特征向量，通过神经网络和K近邻法判别变速箱的工作状态；在某型装甲车辆的实车测试中，以奇异值作为神经网络的输入特征向量和以奇异值熵作为K近邻法的特征向量均取得了较好的识别效果。
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