【摘 要】
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针对行星齿轮箱复杂故障难以辨识问题,提出一种基于遗传算法的行星齿轮系多目标故障特征优选方法。从振动信号中提取多域故障特征,建立了多域故障特征优选数学模型,将特征选
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,上海航空测控技术研究所
【基金项目】
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航空科学基金项目(2013ZD52055), 国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金项目(SAMC14-JS-15-051), 研究生创新基地(实验室)开发基金项目(kfjj20160305)
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针对行星齿轮箱复杂故障难以辨识问题,提出一种基于遗传算法的行星齿轮系多目标故障特征优选方法。从振动信号中提取多域故障特征,建立了多域故障特征优选数学模型,将特征选择问题转化为多目标优化问题;采用遗传算法求解得到最优特征子集。实验表明,该方法对高维故障特征具有较好的降维性能,能有效选择高质量的故障特征子集,使得故障诊断性能明显提高。
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