文件名称:
基于主成分分析的齿轮箱故障特征融合分析
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文件大小: 86kb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断准确率,提出了基于主成分分析法的齿轮箱故障特征融合方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行了分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征,提取累积贡献率达到95%以上的主成分并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用主成分分析法与支持向量机相结合的方法,既能降低特征维数,降低计算的复杂性,又能有效地表征齿轮箱的运行状态,识别不同裂纹水平的齿轮,比单独使用支持向量机分类器的方法诊断准确率更高,训练时间更短。
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