LWPEE與SVM在風(fēng)電齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用

【摘要】：針對(duì)風(fēng)電增速齒輪箱易出現(xiàn)軸承和齒輪點(diǎn)蝕、磨損等故障問題,提出了一種基于提升小波包能量熵(LWPEE)與支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的故障診斷方法,以更適應(yīng)非平穩(wěn)非線性振動(dòng)信號(hào)處理和在線故障診斷。 【作者單位】：三峽大學(xué)機(jī)械與材料學(xué)院
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 提升小波包能量熵 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51075234)資助
【分類號(hào)】：TH165.3;TN911.7
【正文快照】： 該方法主要依據(jù)提升小波、小波包、能量熵、支持向量機(jī)等技術(shù)。小波包分析是繼小波分析之后提出的一種新型的多尺度分析方法[1],解決了小波分析在高頻部分分辨率差的缺點(diǎn),體現(xiàn)了比小波分析更好的處理效果。提升小波分析是顯示出許多優(yōu)勢(shì)的第二代小波。兩者相結(jié)合的提升小波包

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