本文主要研究内容
作者陈庆（2019）在《基于LCD基本尺度熵的齿轮故障RVM识别》一文中研究指出：针对齿轮故障振动信号非线性、非平稳性等特点,以及其故障特征提取较为困难的实际,提出了基于LCD基本尺度熵的齿轮故障特征提取方法。该方法利用局部特征尺度分解(LCD)对齿轮振动信号进行自适应分解,获取原始信号不同尺度分量;根据基本尺度熵能有效区分不同故障信号的复杂度,计算LCD分解所得内禀尺度分量(ISC)基本尺度熵,获得原始信号多个尺度的复杂度特征作为齿轮不同故障下的特征参数;将该特征参数输入相关向量机(RVM)分类器中判断齿轮故障,实现故障诊断。齿轮故障诊断实验结果表明,所提方法能够有效地识别齿轮的典型故障,相比其他一些方法,具有一定的优势。
Abstract
zhen dui chi lun gu zhang zhen dong xin hao fei xian xing 、fei ping wen xing deng te dian ,yi ji ji gu zhang te zheng di qu jiao wei kun nan de shi ji ,di chu le ji yu LCDji ben che du shang de chi lun gu zhang te zheng di qu fang fa 。gai fang fa li yong ju bu te zheng che du fen jie (LCD)dui chi lun zhen dong xin hao jin hang zi kuo ying fen jie ,huo qu yuan shi xin hao bu tong che du fen liang ;gen ju ji ben che du shang neng you xiao ou fen bu tong gu zhang xin hao de fu za du ,ji suan LCDfen jie suo de nei bing che du fen liang (ISC)ji ben che du shang ,huo de yuan shi xin hao duo ge che du de fu za du te zheng zuo wei chi lun bu tong gu zhang xia de te zheng can shu ;jiang gai te zheng can shu shu ru xiang guan xiang liang ji (RVM)fen lei qi zhong pan duan chi lun gu zhang ,shi xian gu zhang zhen duan 。chi lun gu zhang zhen duan shi yan jie guo biao ming ,suo di fang fa neng gou you xiao de shi bie chi lun de dian xing gu zhang ,xiang bi ji ta yi xie fang fa ,ju you yi ding de you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械强度的陈庆，发表于刊物机械强度2019年04期论文，是一篇关于局部特征尺度分解论文,基本尺度熵论文,特征提取论文,齿轮论文,机械强度2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械强度2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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