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基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别
外文标题Gear fault recognition based on recurrence quantification analysis and Gaussian mixture model
作者Xiao, Han[1];Li, You-Rong[2];Lü, Yong[3]
文献类型期刊
机构
通讯作者Xiao, H.(coolxiaohan@163.com)
期刊名称振动工程学报
2011
24
1
页码范围84-88
增刊正刊
收录情况EI(20111713938411)  中文核心期刊要目总览  中国科技核心期刊  CSCD  
期刊等级B
所属部门机械自动化学院
百度学术基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别
语言中文
ISSN1004-4523
链接地址http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zdgcxb201101015.aspx
DOI10.3969/j.issn.1004-4523.2011.01.015
人气指数1383
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基金国家自然科学基金; 湖北省教育厅科研计划资助项目
关键词递归图;递归定量分析;高斯混合模型;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.
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