【摘 要】
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针对齿轮振动信号的非平稳非线性问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机结合粒子群优化算法(PSO-SVM)的齿轮箱信号分析和故障诊断方法.首先利用小波包对原
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针对齿轮振动信号的非平稳非线性问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机结合粒子群优化算法(PSO-SVM)的齿轮箱信号分析和故障诊断方法.首先利用小波包对原始信号进行去噪处理,将去噪信号进行EEMD分解,得到多个本征模函数(IMF).然后计算得到每个本征模函数的能量熵,用作支持向量机训练的特征向量.最后使用PSO优化参数的SVM和BP神经网络方法分别对故障数据进行诊断.实验结果表明,该方法可以有效地应用于齿轮箱的故障诊断.
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