【摘 要】
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针对目前齿轮箱故障诊断存在的检测难度大、主观性强、准确性不高等问题,提出了一种基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断方法。运用时域频域分析法对振动信号进行分析获取
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针对目前齿轮箱故障诊断存在的检测难度大、主观性强、准确性不高等问题,提出了一种基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断方法。运用时域频域分析法对振动信号进行分析获取特征值,利用支持向量机（SVM）技术对齿轮箱特征参数进行模式识别和故障分类,并引入粒子群算法（PSO）用于优化支持向量机参数,建立了齿轮箱典型故障诊断模型。实验结果表明：该方法可以对齿轮箱不同故障类型进行准确的分类,有效的提高了齿轮箱故障诊断的可靠性。
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