【摘 要】
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对齿轮的运行状态进行监测能够有效消除设备的潜在故障,避免大的事故发生.然而由于工作条件恶劣,很难采集到齿轮箱真实可靠的振动信号.由此,提出了一种基于独立分量分析（ICA）和
【机 构】
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黄山学院信息工程学院,武汉理工大学能源与动力工程学院
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对齿轮的运行状态进行监测能够有效消除设备的潜在故障,避免大的事故发生.然而由于工作条件恶劣,很难采集到齿轮箱真实可靠的振动信号.由此,提出了一种基于独立分量分析（ICA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮故障诊断方法.首先利用ICA从被噪声污染的齿轮箱振动信号中分离出真实振动源信号,以提取可靠的齿轮状态高阶统计特征信息;而为了准确监测设备运行状态,采用支持向量机（SVM）对所提取的特征进行学习与智能分类,以检测齿轮早期故障.结果表明,通过齿轮箱故障实验分析,所提出的方法能够有效提取齿轮振动源信号,准确识别
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