【摘 要】
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现代农业机械化对农机使用过程中的故障诊断提出了更高的要求。然而,故障特征通常是在所有转速下进行学习和分类的,而没有考虑转速波动的影响。为了克服这一缺陷,本文提出了
【机 构】
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StateKeyLaboratoryofMechanicsandControlofMechanicalStructures,CollegeofEnergyandPowerEngineering
【基金项目】
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Project(51675262)the National Natural Science Foundation of China,Project(2016YFD0700800)the National Key Research and Development Program of China,Project(6140210020102)the Advance Research Field Fun
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现代农业机械化对农机使用过程中的故障诊断提出了更高的要求。然而,故障特征通常是在所有转速下进行学习和分类的,而没有考虑转速波动的影响。为了克服这一缺陷,本文提出了一种基于时频变换的智能故障诊断新框架。在该框架中,一种转速下的样本用来训练稀疏滤波,然后其他转速下的样本用来测试稀疏滤波的性能。本文提出的方法包括两个阶段:1)对机械原始振动数据进行短时傅里叶变换(STFT),得到时频域信号,然后利用稀疏滤波模型从时频信号中提取故障特征。2)基于学习到的故障特征,利用softmax回归对不同的机械健康状况进行分类
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