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基于EEMD和PSO-SVM的齒輪箱故障診斷
傅國(guó)豪 上海電機(jī)學(xué)院; 上海201306
- 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
- 粒子群優(yōu)化算法
- 支持向量機(jī)
- 齒輪箱
- 故障診斷
摘要：針對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)非線性問(wèn)題,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和支持向量機(jī)結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO-SVM)的齒輪箱信號(hào)分析和故障診斷方法。首先利用小波包對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理,將去噪信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到多個(gè)本征模函數(shù)(IMF)。然后計(jì)算得到每個(gè)本征模函數(shù)的能量熵,用作支持向量機(jī)訓(xùn)練的特征向量。最后使用PSO優(yōu)化參數(shù)的SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地應(yīng)用于齒輪箱的故障診斷。
- 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
- 粒子群優(yōu)化算法
- 支持向量機(jī)
- 齒輪箱
- 故障診斷
摘要：針對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)非線性問(wèn)題,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和支持向量機(jī)結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO-SVM)的齒輪箱信號(hào)分析和故障診斷方法。首先利用小波包對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理,將去噪信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到多個(gè)本征模函數(shù)(IMF)。然后計(jì)算得到每個(gè)本征模函數(shù)的能量熵,用作支持向量機(jī)訓(xùn)練的特征向量。最后使用PSO優(yōu)化參數(shù)的SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地應(yīng)用于齒輪箱的故障診斷。
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