基于特征融合和稀疏表示的齿轮故障诊断

发布时间：2018-04-17 23:02

  本文选题：故障诊断 + 特征融合　； 参考：《机械传动》2017年01期

【摘要】：提出了基于特征融合和稀疏表示的机械故障诊断方法。用小波包分解齿轮振动信号,提取各频带的能量,组成初始特征向量。为了去除初始特征向量中的冗余信息,采用核主元分析进行特征融合,对初始特征向量进行降维,将降维之后的特征向量进行归一化,作为稀疏表示分类的输入。齿轮故障诊断实验表明,所提方法能较好地诊断出齿轮不同类型的故障。
[Abstract]:A mechanical fault diagnosis method based on feature fusion and sparse representation is proposed.The wavelet packet is used to decompose the gear vibration signal and extract the energy of each frequency band to form the initial eigenvector.In order to remove redundant information from the initial feature vector, kernel principal component analysis (KPCA) is used for feature fusion to reduce the dimension of the initial feature vector, and the reduced feature vector is normalized as the input of sparse representation classification.The experiments of gear fault diagnosis show that the proposed method can better diagnose different types of gear faults.
【作者单位】： 西安石油大学机械工程学院;
【基金】：西安石油大学全日制硕士研究生优秀学位论文培育项目(2015YP140407)
【分类号】：TH132.41

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本文编号：1765673