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摘要:
针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法.运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型.
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文献信息
篇名 基于EEMD-SVM的齿轮箱故障诊断
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 EEMD-SVM EMD-SVM 齿轮箱 故障诊断
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 246-247
页数 2页 分类号 TH132.4
字数 1797字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱霄珣 29 165 7.0 11.0
2 祝晓燕 33 189 7.0 12.0
3 何政军 7 46 4.0 6.0
4 张金会 11 57 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
EEMD-SVM
EMD-SVM
齿轮箱
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
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