基于小波包分解与决策树的滚子链状态检测研究

• 作者: 胡耀国 荆体凯 马皓
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 状态识别 小波包 特征向量 决策树 滚子链
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TN911
• 字数: 1806字
• 语种: 中文

摘要

本文提出一种基于小波包分解与决策树相结合的检测方法对滚子链的磨损状态进行检测.该方法首先使用小波包理论对信号进行n(n=3)层小波分解,提取小波系数,并根据系数求解各个频段的能量,并构造特征向量,然后使用决策树策略对滚子链的状态进行判断.实验表明,通过小波包分解和决策树相结合的检测方法能够很好地识别滚子链的磨损状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆体凯	西安工程大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0
2	马皓	西安工程大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0
3	胡耀国	西安工程大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0