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S能量分布特征和SVM在齿轮故障诊断中的应用

Application of Feature Based on S Energy Distribution and SVM in Gear Fault Diagnosis

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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.

章翔峰、姜宏、冉祥锋、张奥

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新疆大学机械工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047

齿轮 S变换 能量特征 SVM 故障诊断

国家自然科学基金资助项目

51765061

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(7)
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