【摘 要】
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针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分
【基金项目】
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国家自然基金项目(21366017);内蒙古科技厅高新技术领域科技计划重大项目(20130302);内蒙古科技大学创新基金资助项目(2015QDL12)
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针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解（EMD）将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量（IMF）;然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SV
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