论文摘要
为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型。在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法。通过实验台实测数据提取相关特征参数作为诊断样本,以粒子群优化支持向量机的初步诊断结果构建多个证据体。实验结果验证了改进D-S证据理论融合证据体诊断结果的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘放,王衍学
关键词: 齿轮故障诊断,粒子群优化支持向量机,加权证据理论,信息融合
来源: 机械传动 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 桂林电子科技大学机电工程学院,北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61463010,51475098,51875032),广西自然科学杰出青年基金(2016GXNSFFA380008)
分类号: TH132.41
DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.09.028
页码: 159-165
总页数: 7
文件大小: 3466K
下载量: 214
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标签：齿轮故障诊断论文; 粒子群优化支持向量机论文; 加权证据理论论文; 信息融合论文;