【摘 要】
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齿轮故障诊断对于起重机安全运行至关重要;提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decompo-sition,EEMD)-Treelet变换和高斯过程(gaussian process,GP)的
【机 构】
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江西省特种设备检验检测研究院,南昌 330029;腾羿数据(上海)科技有限公司,上海 200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240
【基金项目】
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国家自然科学基金（61671293）;上海浦江计划人才（15PJ1404300）
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齿轮故障诊断对于起重机安全运行至关重要;提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decompo-sition,EEMD)-Treelet变换和高斯过程(gaussian process,GP)的起重机齿轮振动故障诊断新方法;设计一种细菌觅食算法(bacterial foraging optimization,BFO)优化高斯过程模型超参数;建立基于集成经验模态分解-希尔伯特变换的齿轮振动参数信号特征提取方法,利用Treelet变换实现这些特征的降维学习;建立基于细菌觅食算法优化高斯过程的齿轮故障模型;实验结果表明,EEMD-Treelet-GP诊断方法不仅可以识别最佳特征向量,而且可以识别故障位置.
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