计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
1期
170-172
,共3页
EMD%奇异值%奇异值熵%神经网络%K近邻法
EMD%奇異值%奇異值熵%神經網絡%K近鄰法
EMD%기이치%기이치적%신경망락%K근린법
针对变速箱故障信号的非平稳和时变特点,提出了EMD和奇异值相结合的变速箱故障诊断方法;以变速箱箱体振动信号作为分析对象,首先对信号进行EMD分解,提取包含主要信息成分的IMF分量构成特征向量矩阵,计算其奇异值和奇异值熵,分别作为特征向量,通过神经网络和K近邻法判别变速箱的工作状态;在某型装甲车辆的实车测试中,以奇异值作为神经网络的输入特征向量和以奇异值熵作为K近邻法的特征向量均取得了较好的识别效果.
針對變速箱故障信號的非平穩和時變特點,提齣瞭EMD和奇異值相結閤的變速箱故障診斷方法;以變速箱箱體振動信號作為分析對象,首先對信號進行EMD分解,提取包含主要信息成分的IMF分量構成特徵嚮量矩陣,計算其奇異值和奇異值熵,分彆作為特徵嚮量,通過神經網絡和K近鄰法判彆變速箱的工作狀態;在某型裝甲車輛的實車測試中,以奇異值作為神經網絡的輸入特徵嚮量和以奇異值熵作為K近鄰法的特徵嚮量均取得瞭較好的識彆效果.
침대변속상고장신호적비평은화시변특점,제출료EMD화기이치상결합적변속상고장진단방법;이변속상상체진동신호작위분석대상,수선대신호진행EMD분해,제취포함주요신식성분적IMF분량구성특정향량구진,계산기기이치화기이치적,분별작위특정향량,통과신경망락화K근린법판별변속상적공작상태;재모형장갑차량적실차측시중,이기이치작위신경망락적수입특정향량화이기이치적작위K근린법적특정향량균취득료교호적식별효과.
