基于EMD近似熵和TWSVM的齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-07-26 05:28

  本文关键词：基于EMD近似熵和TWSVM的齿轮箱故障诊断

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【摘要】：针对齿轮箱振动信号的非平稳和非线性特征,给出了一种基于经验模态分解(EMD)近似熵和双子支持向量机(TWSVM)的齿轮箱故障诊断方法。对不同类型的齿轮信号进行EMD分解,得到若干个具有不同时间尺度的本征模函数(IMF)分量,再对IMF分量使用近似熵求解,得到一组特征向量,最后将其输入到TWSVM分类器中进行故障诊断。仿真实验表明,该方法能有效地提取故障特征,不同的故障类型表现出不同的故障信息;与传统SVM相比,TWSVM的计算时间更短,分类效果更好。
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【关键词】： 经验模态分解 近似熵 双子支持向量机 齿轮箱故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(NSFC61403167)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齿轮箱故障诊断的模式识别方法有很多,例如基于专家系统模式识别、基于神经网络模式识别、基于支持向量机模式识别等。Verma等人采用了神经网络方法在滚动轴承上的故障诊断,但神经网络很容易产生过学习问题,所以文献[5]采用了SVM方法用于故障诊断,文献[6]采用了LSSVM方法

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本文编号：574925