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公开(公告)号：CN115563480A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211077933.1
申请日：2022-09-05
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明提供了基于峭度比系数筛选辛几何模态分解的齿轮故障辨识方法，公开了一种故障诊断过程中基于峭度比系数筛选辛几何模态分解的辨识方法。该发明整体包括采样数据预处理、故障信号分量的分解筛选、辨识分类三个部分。其中，采样数据预处理由小波降噪和数据划分组成；故障信号分量的分解筛选包括辛几何模态分解以及运用峭度比系数筛选两个步骤；辨识分类则由特征提取与SVM模型训练和测试组成。本发明的基于峭度比系数筛选辛几何模态分解的齿轮故障辨识方法，将辛几何模态分解与峭度比系数筛选相结合，旨在提供一种有效的齿轮故障辨识方法，从而提高故障诊断的准确率。
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