| GTM算法在齿轮箱状态监测中的应用 |
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| 引用本文： | 廖广兰,史铁林.GTM算法在齿轮箱状态监测中的应用[J].振动．测试与诊断,2004,24(1):11-14. |
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| 作者姓名： | 廖广兰 史铁林 |
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| 作者单位： | 华中科技大学机械学院,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家重大基础研究基金资助项目 (编号 :2 0 0 3CB716 2 0 7),国家自然科学基金资助项目 (编号 :5 0 375 0 4 7) |
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| 摘 要： | 介绍了一种新的无监督聚类算法GTM,研究了该算法在齿轮箱状态监测中的应用。结果表明,通过对齿轮箱振动信号时域特征的聚类训练,GTM能把正常、裂纹和断齿状态特征数据映射到二维平面的不同输出区域,较好地区分开不同的状态;特征数据映像点在平面上的轨迹变化趋势正确而直观地反映了齿轮箱工作状态的变化,便于及时监测到齿轮箱故障的发生。该方法可用于机械故障识别和状态监测。
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| 关 键 词： | GTM算法 齿轮箱 状态监测 聚类识别 无监督聚类算法 故障识别 |
| 修稿时间： | 2002年5月28日 |
Condition Monitoring of Gearbox Based on Generative Topographic Mapping |
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