基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别

摘要：

针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析.采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别.以齿轮故障实验台上所测取的实验数据为对象,分别采用Re-substitution检验法,Jackknife检验法和Independent dataset检验法对提出的方法和RBF人工神经网络分类算法进行检验.结果表明,递归定量分析与高斯混合模型相结合应用于齿轮故障模式识别具有更高的识别率.

关键词：递归图、递归定量分析、高斯混合模型、故障识别

所属期刊栏目：24

分类号：TH17;O322;O141.3

资助基金：国家自然科学基金50705069;湖北省教育厅科研计划资助项目Q20100003

在线出版日期：2011-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88