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题名拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法
被引量:1
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作者
王亚萍
王艳
葛江华
许迪
孙永国
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机构
哈尔滨理工大学机械动力工程学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2019年第12期1877-1884,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51575143)
黑龙江省自然科学基金项目(E2018046)资助
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文摘
行星齿轮振动信号复杂多变,离散型故障信号需进行降噪、降维等复杂的处理过程,且信号处理过程中易造成信息缺失等。针对以上存在的问题,提出将函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)与改进的支持向量数据描述(Support vector domain description,SVDD)相结合的故障诊断方法。根据齿轮不同故障类型建立不同的故障拟合基函数,将训练集数据与傅里叶基函数进行拟合,根据拟合得到的函数系数特征建立SVDD模型,并以ROC(Receiver operating characteristic)的评价函数为优化目标使用模拟退火算法对SVDD模型中的核参数σ和惩罚因子c进行优化;将不同的测试样本带入SVDD模型中,通过计算测试样本到超球体球心的相对距离来识别故障种类,进而完成行星齿轮的故障诊断。实验结果对比表明,本文中提出的方法能够解决离散型故障信号处理复杂、信息丢失等问题,准确地识别行星齿轮故障种类。
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关键词
函数型数据分析
支持向量数据描述
roc评价函数
行星齿轮
故障诊断
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Keywords
functional data analysis(FDA)
support vector data description(SVDD)
receiver operating characteristic evaluation function
planetary gear
fault diagnosis
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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