【摘 要】
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为实现蜗轮减速器运行状态识别,首先结合小波包分解和矩阵理论的特点,提出基于参考信号的小波包能量矩阵构造方法,分析了矩阵的最大奇异值（特征值）与运行状态的物理联系,并验证
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目（12ZR1420700）
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为实现蜗轮减速器运行状态识别,首先结合小波包分解和矩阵理论的特点,提出基于参考信号的小波包能量矩阵构造方法,分析了矩阵的最大奇异值（特征值）与运行状态的物理联系,并验证了所提方法比以往方法提取出的特征参数敏感度更高;然后改进思维进化算法（MEA）用于优化BP神经网络,实现对运行状态的智能识别,将提取的特征参数构成神经网络的输入向量,结果表明识别正确率提高了17.93%,从而验证了改进算法的优越性;最后提出了一种快速分类方法,该方法可以较好地区分故障与正常状态,解决了对实时性要求较高的在线诊断问题。
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