基于低相干K-SVD和SVM的齿轮故障诊断方法研究

齿轮传动被大量应用于机械传动之中,当齿轮出现断齿或点蚀等故障时,极易对设备造成损坏。为了能够有效且准确地判断出齿轮故障类型,采用集合经验模态分解将原始信号分解;并用低相干K-SVD算法构造出低相干字典以得到稀疏信号;再由遗传算法优化支持向量机判断出齿轮的故障类别。结果表明:基于低相干K-SVD和SVM的齿轮故障诊断模型可以实现齿轮故障状态的准确识别。