【摘 要】
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支持矢量机(Support vector machine,SVM)有比神经网络更强的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题.针对齿轮振动信号的
【基金项目】
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国家自然科学基金(50275050)高等学校博士点专项科研基金(20020532024)资助项目。
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支持矢量机(Support vector machine,SVM)有比神经网络更强的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题.针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和支持矢量机的齿轮故障诊断方法.首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)之和,然后对每一个IM
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