测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2012年
8期
23-26,30
,共5页
α稳定分布参数%支持向量机%齿轮箱%故障诊断
α穩定分佈參數%支持嚮量機%齒輪箱%故障診斷
α은정분포삼수%지지향량궤%치륜상%고장진단
针对含有尖脉冲的齿轮箱振动信号故障特征难以提取且样本较少的问题,提出了一种基于α稳定分布和支持向量机故障诊断的新方法.先设计齿轮箱故障测试方案,获取齿轮箱振动信号；然后提取齿轮箱振动信号的α稳定分布参数,用它作为故障类型的特征样本,并结合决策树和投票法构造多分类支持向量机齿轮箱故障决策系统.该方法较好地解决了小样本学习问题,避免了人工神经网络进行诊断时的过学习、收敛速度慢等缺点.实际齿轮箱故障诊断实验结果表明所提方法有效.
針對含有尖脈遲的齒輪箱振動信號故障特徵難以提取且樣本較少的問題,提齣瞭一種基于α穩定分佈和支持嚮量機故障診斷的新方法.先設計齒輪箱故障測試方案,穫取齒輪箱振動信號；然後提取齒輪箱振動信號的α穩定分佈參數,用它作為故障類型的特徵樣本,併結閤決策樹和投票法構造多分類支持嚮量機齒輪箱故障決策繫統.該方法較好地解決瞭小樣本學習問題,避免瞭人工神經網絡進行診斷時的過學習、收斂速度慢等缺點.實際齒輪箱故障診斷實驗結果錶明所提方法有效.
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