【摘 要】
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在对一级齿轮箱的振动信号进行快速傅里叶变换和小波包变换的基础上,提取各个小波包系数的峭度和偏态,并选择分辨率较高的小波包系数的峭度和偏态作为齿轮裂纹的故障特征。最
【机 构】
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常州信息职业技术学院常州市高端制造装备智能化技术重点实验室,华中科技大学水电与数字化工程学院
【基金项目】
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常州市高端制造装备智能化技术重点实验室(CM20183004),江苏省青蓝工程中青年学术带头人,2019年江苏省高等教育教改研究课题““双高”背景下高水平专业群建设的理论与实践研究”(2019JSJG431),2020年江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目资助,常州信息职业技术学院“1+1+1”协同培育工程建设项目
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在对一级齿轮箱的振动信号进行快速傅里叶变换和小波包变换的基础上,提取各个小波包系数的峭度和偏态,并选择分辨率较高的小波包系数的峭度和偏态作为齿轮裂纹的故障特征。最后通过基于粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的支持向量机(Support vector machine,SVM)模型进行齿轮裂纹故障特征分类,其中,PSO主要用来优化SVM模型的核函数的关键参数,避免出现局部最优和过拟合的问题。计算结果表明,和其它算法相比,提出的齿轮裂纹故障诊断方法在分类精度和计算效
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