【摘 要】
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针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了在变分模态分解(VMD)-模平方阈值降噪的基础上利用概率神经网络(PNN)进行齿轮故障诊断的方法。首先,利用VMD将原始振动信号分
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51275052)、国家高技术发展研究计划项目(2015AA043702)及北京市教育委员会科技计划一般项目(KM201811232023)资助
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针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了在变分模态分解(VMD)-模平方阈值降噪的基础上利用概率神经网络(PNN)进行齿轮故障诊断的方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数分量,采用模平方阈值方法对各分量处理后并重构;然后,提取重构信号的峭度和均方根作为特征值组成特征向量;最后,将特征向量输入PNN实现故障类型识别。通过齿轮故障试验分析,将其与基于EMD-模平方阈值、LMD-模平方阈值和EEMD-模平方阈值的BP神经网络故障诊断方法相比较。结果表明,该方法能有效的提取特征信息,故
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