典型文献
基于VMD-DE的变速箱故障诊断方法和对策
文献摘要：
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.
文献关键词：
变分模态分解-散布熵(VMD-DE);变速箱;故障诊断方法;支持向量机(SVM)
中图分类号：
作者姓名：
毛惠
作者机构：
江阴兴澄特种钢铁有限公司,江阴214429
文献出处：
引用格式：
[1]毛惠-.基于VMD-DE的变速箱故障诊断方法和对策)[J].现代制造技术与装备,2022(01):58-61
A类：
Entropie,波形法,Multiclass
B类：
VMD,DE,故障诊断方法,变分模态分解,Variational,Mode,Decomposition,散布熵,Dispersion,故障特征提取,变速箱齿轮,齿轮故障识别,分解层数,固有模态分量,Intrinsic,Function,IMF,重构信号,粒子群优化,Partical,Swarm,Optimization,PSO,多分类支持向量机,Support,Vector,Machine,方法识别,计算时间,故障处理,处理对策
AB值：
0.375106
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