【摘 要】
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为了找到针对齿轮传动系统多类故障分类的有效方法,对行星齿轮传动系统进行故障实验,获取振动信号。采用EMD方法对该振动信号进行预处理,得到若干个IMF分量之和,对前4个有效
【机 构】
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天津工业大学机械工程学院,现代机电装备技术重点实验室
【基金项目】
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国家重大科技成果转化项目（2060403）, 天津市自然科学基金重点项目（10JCZDJC23400）资助
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为了找到针对齿轮传动系统多类故障分类的有效方法,对行星齿轮传动系统进行故障实验,获取振动信号。采用EMD方法对该振动信号进行预处理,得到若干个IMF分量之和,对前4个有效的IMF分量分别建立AR模型,得到对应的自回归参数序列ф,进而对其分别计算关联维数、最大Lyapunov指数、样本熵这3个混沌特征参数,并将其作为辨识特征量。将不同测点对应的ф的不同混沌特征参数信息融合作为支持向量机的输入向量,建立6种不同故障状态的训练集,实现对故障类型进行分类。结果表明：对实验获取的振动信号进行EMD和AR模型处理后,
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