| 基于支持向量机的齿轮故障分类 |
| |
| 引用本文： | 谢锋云,谢三毛.基于支持向量机的齿轮故障分类[J].机床与液压,2014,42(18):54-57. |
| |
| 作者姓名： | 谢锋云 谢三毛 |
| |
| 作者单位： | 华东交通大学 机电学院,南昌,330013 |
| |
| 基金项目： | Project supported by Jiangxi Province Education Department Science Technology Project (GJJ14365), and Jiangxi Province Nature Science Foundation(20132BAB201047, 20114BAB206003) |
| |
| 摘 要： | 齿轮是旋转机械中的关键元件。提出了一个基于支持向量机的齿轮多故障分类方法。齿轮状态被划分为正常、齿轮磨损和断齿状态。振动信号的均方根和小波包能量被选作为分类器的特征参数。分类器选用支持向量机（SVM）。SVM具有良好的实用性及多分类能力。实验结果表明：提出的方法能很好地区分齿轮故障。
|
| 关 键 词： | 齿轮 支持向量机 故障分类 小波包能量 |
Gear fault classification based on support vector machine |
| |
| Feng-yun XIE
,
San-mao XIE.Gear fault classification based on support vector machine[J].Machine Tool & Hydraulics,2014,42(18):54-57. |
| |
| Authors: | Feng-yun XIE San-mao XIE |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Gear Support vector machine Fault classification Wavelet packet energy |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机床与液压》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机床与液压》下载全文 |
|
