【摘 要】
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针对四分位偏差分形维对信号幅值大小和分布敏感的缺点,提出了适用于故障识别的四分位偏差分形维改进算法,将四分位偏差分形维及其截距组成特征向量,应用高斯混合模型进行故
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针对四分位偏差分形维对信号幅值大小和分布敏感的缺点,提出了适用于故障识别的四分位偏差分形维改进算法,将四分位偏差分形维及其截距组成特征向量,应用高斯混合模型进行故障模式描述(QDFD-GMM),并采用贝叶斯分类器进行故障识别。分别采用QDFD-GMM和基于重构相空间与高斯混合模型算法(RPS-GMM)对同一组故障齿轮振动信号进行分类,结果表明:QDFD-GMM具有更高的识别率和运算速度,具有更强的鲁棒性。
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