首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 電子信息科學(xué)綜合 > 新一代信息技術(shù) > 基于EEMD和PSO-SVM的齒輪箱故障診斷 【正文】
摘要:針對齒輪振動信號的非平穩(wěn)非線性問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和支持向量機結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO-SVM)的齒輪箱信號分析和故障診斷方法。首先利用小波包對原始信號進行去噪處理,將去噪信號進行EEMD分解,得到多個本征模函數(shù)(IMF)。然后計算得到每個本征模函數(shù)的能量熵,用作支持向量機訓(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)方法分別對故障數(shù)據(jù)進行診斷。實驗結(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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主管單位:中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會;主辦單位:中國電子學(xué)會;中電新一代(北京)信息技術(shù)研究院
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