【摘 要】
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准确提取振动信号特征,是齿轮故障诊断的关键问题。为此,提出了一种基于S变换能量分布特征和SVM的故障诊断方法。首先对齿轮故障信号进行S变换得到时频矩阵,然后利用该矩阵构
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51765061),复杂多变工况背景下的风电机组传动部件故障诊断与预测方法研究
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准确提取振动信号特征,是齿轮故障诊断的关键问题。为此,提出了一种基于S变换能量分布特征和SVM的故障诊断方法。首先对齿轮故障信号进行S变换得到时频矩阵,然后利用该矩阵构建能量分布特征。最后建立SVM齿轮故障识别模型,将对应的特征样本输入到模型中进行训练和识别,以达到对齿轮故障的准确分类。将所提出的方法应用于齿轮故障检测和诊断。通过实际故障实验数据对所提方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,能够准确地识别齿轮故障,具有较高的准确率和使用价值。
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