【摘 要】
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针对齿轮箱故障诊断中存在的早期非平稳微弱故障信号特征提取困难,易受强背景噪声干扰,故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition
【机 构】
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江南大学机械工程学院,东华大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775243);江苏省重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术(BF2017002)
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针对齿轮箱故障诊断中存在的早期非平稳微弱故障信号特征提取困难,易受强背景噪声干扰,故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度支持向量机(Deep Support Vector Machine,DSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成若干个频率尺度的本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并根据峭度最大准则选取IMF分量对信号进行重构;构建多层支持向量机结构,在输
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