【摘 要】
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提出了一种基于主元分析法(PCA)和序贯概率比检验(SPRT)的齿轮箱故障诊断新方法。选用正常的和有裂纹的齿轮建立实验模型,采用小波包变换对齿轮箱实验系统采集的振动信号进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775390);湖北省科技厅重大专项项目(2016AAA056)
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提出了一种基于主元分析法(PCA)和序贯概率比检验(SPRT)的齿轮箱故障诊断新方法。选用正常的和有裂纹的齿轮建立实验模型,采用小波包变换对齿轮箱实验系统采集的振动信号进行预处理。采用时域信号分析方法提取振动信号的特征参数,并运用PCA对数据进行降维。选取降维后贡献率最大的主元作为测试参数,验证了所提出的SPRT算法和均方根误差,并检测了该方法的诊断能力。结果表明,该方法对于齿轮箱的齿轮状况识别是有效且实用的。
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