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基于VMD-DE的变速箱故障诊断方法和对策

         

摘要

采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和散布熵(Dispersion Entropie,DE)相结合的方法提出了故障特征提取新方法,以提高变速箱齿轮故障识别的准确率。同时,根据波形法明确了VMD分解层数,获得了固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)值和若干IMF重构信号,通过以粒子群优化(Partical Swarm Optimization,PSO)和多分类支持向量机(Multiclass Support Vector Machine,SVM)识别故障,实践证实该方法识别故障的准确率达到了100%,且计算时间短。最后,在此方法的基础上提出了变速箱故障处理对策。

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