基于局部切空间排列与MSVM的齿轮箱故障诊断

• 作者: 汤宝平 苏祖强 陈法法
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 局部切空间排列 多核学习 支持向量机 齿轮箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 38-42,47
• 页数: 6页
• 分类号: TH132
• 字数: 4438字
• 语种: 中文

摘要

针对齿轮箱故障特征重叠难以有效分离问题,提出基于局部切空间排列与多核支持向量机的齿轮箱故障诊断模型.在由振动信号时域统计指标及内禀模态分量能量构造的多元特征空间中,据局部切空间排列算法对多元特征进行非线性降维处理,得到初始低维流形结构,获取最优敏感特征向量；将该特征向量输入至多核支持向量机进行学习训练与故障辨识.局部切空间排列能克服传统降维方法的不足,多核支持向量机可实现复杂故障高精度、自动化智能诊断.通过齿轮箱故障模拟实验验证该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤宝平	重庆大学机械传动国家重点实验室	208	4648	33.0	63.0
2	陈法法	重庆大学机械传动国家重点实验室	9	141	6.0	9.0
3	苏祖强	重庆大学机械传动国家重点实验室	7	109	5.0	7.0