基于多重分形的齿轮箱故障诊断
采用了非线性理论中的多重分形对齿轮箱的振动信号进行分析,提取了Hurst指数和多重分形谱的特征指标,采用主元分析提取的特征并提取主元,采用神经网络对原始特征和主元分析的特征进行分类识别。实验结果表明,结合多重分形、主元分析和神经网络的方法可对齿轮箱振动信号进行有效分析。
多重分形 消除趋势分析 故障诊断 振动 特征提取
王田宏 袁桂丽 兰中富
中国电能成套设备有限公司,北京100080 华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
国际会议
The 33th Chinese Control Conference第33届中国控制会议
南京
中文
3292-3296
2014-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)