定轴齿轮不同故障状态的分类识别研究
本文利用定轴齿轮试验台上测的齿轮多种故障状态下的振动信号,实现对其故障模式的有效区分。同时,增加故障特征指标数量也能提高对故障的辨识能力。但是,这也会导致分类正确率降低、计算复杂度剧增和计算效率大幅下降等“维数灾难”问题。去除与故障不相关和冗余的特征指标,保留与故障类型和故障程度相关性强的特征指标,可提高故障诊断的准确率与计算效率。首先通过多种方法,分别提取信号的时域特征和频域特征,分为时域信号的均值、方差、有效值、峰值、峰峰值、偏态指标、峭度指标、波形因数、峰值因数、脉冲因数、裕度因数,频率域信号的中心频率、均方频率、均方根频率、频率标准差、频率集中度等。接下来,通过分析特征的f检验量和与
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