【摘 要】
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根据齿轮箱故障时振动信号特点，提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解，得到各分解节点对应频率段
【机 构】
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兰州交通大学机电工程学院,兰州交通大学自动化与电气工程学院
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根据齿轮箱故障时振动信号特点，提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解，得到各分解节点对应频率段的重构信号和节点的能量，并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量，输入到LS—SVM多类分类器中进行故障识别。诊断结果表明：该方法能够准确地识别风力发电机组齿轮箱的常见故障。
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