基于LCD和KNNCH分类算法的齿轮故障诊断方法

作     者：曾鸣 杨宇 郑近德 程军圣 Zeng Ming;Yang Yu;Zheng Jinde;Cheng Junsheng

作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51075131 51175158) 湖南省自然科学基金资助项目(11JJ2026) 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究课题(60870002) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(531107040301) 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2014年第25卷第15期

页      码：2049-2054页

摘      要：提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和核最近邻凸包(KNNCH)分类算法的齿轮故障诊断方法。该方法采用LCD对齿轮原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(ISC),然后提取包含主要信息的ISC分量的能量作为特征向量输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断齿轮的工作状态。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取齿轮故障特征信息,而且在小样本的情况下仍能准确地对齿轮的工作状态进行识别。同时,与支持向量机(SVM)算法的对比分析结果表明,KNNCH算法能取得与SVM算法相当或更高的正确识别率。

主 题 词：局部特征尺度分解(LCD) 核最近邻凸包(KNNCH)分类算法 能量 齿轮 故障诊断 

学科分类：11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 081002[081002] 110503[110503] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-132x.2014.15.012

馆 藏 号：203566416...