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基于支持向量机的齿轮箱齿轮故障诊断

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摘要通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

DOI pd5ezzy2d7/1327271

作者占健;吴斌;王加祥

机构地区不详

出处《上海电机学院学报》 2014年1期

关键词齿轮支持向量机故障识别故障诊断

分类 [电气工程][电机]

出版日期 2014年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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上海电机学院学报

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