【摘 要】
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为了准确评估旋转矢量 （Rotate Vector，RV）减速器的工作状态，针对RV减速器故障不明显、样本数据少、难诊断的问题，首先从理论上证明RV减速器正常运行时扭矩传递时具有周期性，利用旋转机械测试信号周期演变特征和集成经验模态分解（EEMD）可以有效反映数据周期性的特点，提出了一种基于EEMD的粒子群算法（PSO）优化的极限学习机（ELM）故障诊断模型，同时采用了西安交通大学轴承实验数据集验
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上资助项目（1808085ME127）； 安徽工程大学引进人才科研启动基金资助项目（2019YQ0004）； 安徽工程大学科研资助项目（Xjky019201905）； 安徽工程大学–鸠江区产业协同创新专项基金资助项目（2021cyxtb9）；
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为了准确评估旋转矢量 （Rotate Vector，RV）减速器的工作状态，针对RV减速器故障不明显、样本数据少、难诊断的问题，首先从理论上证明RV减速器正常运行时扭矩传递时具有周期性，利用旋转机械测试信号周期演变特征和集成经验模态分解（EEMD）可以有效反映数据周期性的特点，提出了一种基于EEMD的粒子群算法（PSO）优化的极限学习机（ELM）故障诊断模型，同时采用了西安交通大学轴承实验数据集验证了模型性能。在此基础上，将RV减速机测试平台所测得的数据代入所提模型，最后与其他模型进行对比，对比结果显示所提模型能够更有效地判断出RV减速机的工作状态。
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