| 应用多参量和高斯过程分类的故障诊断方法 |
| |
| 引用本文： | 王斌,崔宝珍.应用多参量和高斯过程分类的故障诊断方法[J].机械科学与技术(西安),2019,38(9):1380-1385. |
| |
| 作者姓名： | 王斌 崔宝珍 |
| |
| 作者单位： | 中北大学机械工程学院,太原,030051;中北大学机械工程学院,太原,030051 |
| |
| 基金项目： | 山西省自然科学基金;山西省研究生创新项目 |
| |
| 摘 要： | 由于齿轮箱振动信号的非平稳非线性等问题加大了故障诊断的难度,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和多尺度排列熵(MPE)、样本熵(SE)相结合的故障特征提取方法。首先对齿轮箱振动信号进行互补集合经验模态分解,并根据相关系数原则对各模态分量进行筛选和重构,再利用多尺度排列熵对筛选出的模态分量进行特征提取,同时对重构后的信号提取其样本熵作为特征值;最后将提取出的多种故障特征融合输入到高斯过程分类器中进行实验验证,实验结果表明该方法提取齿轮箱振动信号的故障特征是有效的,高斯过程分类能快速准确地分辨出故障结果。
|
| 关 键 词： | 齿轮箱 互补集合经验模态分解 多尺度排列熵 高斯过程分类 故障诊断 |
Application of Multi-parameter and Gaussian Process Classification in Gearbox Fault Diagnosis |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
