| 拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 王亚萍,王艳,葛江华,许迪,孙永国. 拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(12): 1877-1884 |
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| 作者姓名： | 王亚萍 王艳 葛江华 许迪 孙永国 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;黑龙江省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 行星齿轮振动信号复杂多变,离散型故障信号需进行降噪、降维等复杂的处理过程,且信号处理过程中易造成信息缺失等。针对以上存在的问题,提出将函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)与改进的支持向量数据描述(Support vector domain description,SVDD)相结合的故障诊断方法。根据齿轮不同故障类型建立不同的故障拟合基函数,将训练集数据与傅里叶基函数进行拟合,根据拟合得到的函数系数特征建立SVDD模型,并以ROC(Receiver operating characteristic)的评价函数为优化目标使用模拟退火算法对SVDD模型中的核参数σ和惩罚因子c进行优化;将不同的测试样本带入SVDD模型中,通过计算测试样本到超球体球心的相对距离来识别故障种类,进而完成行星齿轮的故障诊断。实验结果对比表明,本文中提出的方法能够解决离散型故障信号处理复杂、信息丢失等问题,准确地识别行星齿轮故障种类。
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| 关 键 词： | 函数型数据分析 支持向量数据描述 ROC评价函数 行星齿轮 故障诊断 |
SVDD Fault Diagnosis Method of Planetary Gears based on Fitting Function Coefficient |
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