【摘 要】
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由于传统智能故障诊断方法所需调整参数多且难以确定、训练速度慢,致使齿轮轴承故障分类精度、效率差的问题,提出一种基于集合经验模态分解与极限学习机结合的齿轮诊断方法。
【基金项目】
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辽宁省科技工业公关项目（2013220022）
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由于传统智能故障诊断方法所需调整参数多且难以确定、训练速度慢,致使齿轮轴承故障分类精度、效率差的问题,提出一种基于集合经验模态分解与极限学习机结合的齿轮诊断方法。首先将采集的信号经EEMD后,提取与原信号相关较大的IMF能量指标,建立齿轮的极限学习机故障分类模型;最后,将能量指标组成的特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。把ELM识别的结果与SVM识别结果作对比,结果表明ELM的齿轮故障诊断方法具有较快的运行速度、较高的分类精度。
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