基于小波包与支持向量分类器的齿轮故障诊断实验研究

摘要：

针对目前故障模式识别缺乏有效实验数据的现状,本文利用MFS-MG故障模拟实验台进行实验研究,获得了大量的齿轮故障样本.利用小波包对振动信号进行分解,求出各频率段的能量比例值,并以此作为特征向量,输入到支持向量机中进行训练、测试,从而完成故障模式识别.实验结果表明:该方法具有抗噪能力强、分类精度高等特点,适合在小样本条件下诊断机械故障.

关键词： 齿轮 故障诊断 小波包 支持向量分类器

作者: 朱德程 李朋飞 向家伟

作者单位: 温州大学 机电工程学院,温州 325035

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 180-183

在线出版日期: 2014-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）