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基于PCA和HTM齿轮故障诊断研究

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摘要

为了更好识别齿轮故障状态,提高故障诊断的准确性.本文提出主成分分析(Principal Component Analysis PCA)和层级实时记忆法(Hierarchical Temporal Memory,HTM)结合的方法.首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和无量纲获取特征向量;然后利用PCA算法进行特征处理;最后将处理后的数据作为HTM的输入.PCA算法能有效约减样本数量且小丢失信号的有效信息;HTM具有抗噪性、泛化能力强等特点,可以很好地处理含噪声数据的同时保证较高的识别率.实验与现场应用表明;两者结合的方法能够快速区分各种故障类型,提高故障诊断率,为齿轮故障诊断的应用提供了新的思路.

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来源
《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》|2014年|461-463|共3页
会议地点秦皇岛
作者
QIAO Feng; 乔峰; ZHANG Bo; 张博; LI Fang; 李芳;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国振动工程学会;

中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类齿轮及齿轮传动;
关键词
齿轮设备; 故障诊断; 主成分分析法; 层级实时记忆法;

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