【摘 要】
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为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型。在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断
【机 构】
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桂林电子科技大学机电工程学院,北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61463010,51475098,51875032);广西自然科学杰出青年基金(2016GXNSFFA380008)
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为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型。在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法。通过实验台实测数据提取相关特征参数作为诊断样本,以粒子群优化支持向量机的初步诊断结果构建多个证据体。实验结果验证了改进D-S证据理论融合证据体诊断结果的有效性。
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