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一种基于集合经验模态分解和支持向量机的齿轮传动噪声分析方法，首先利用集合经验模态分解方法将齿轮传动噪声信号中不同时间尺度的波动或趋势逐级分解开来，得到一组本征模函数IMF。对提取的齿轮传动噪声信号有用分量，从集合经验模态分解结果中找到包含啮频分量进行重构，并以齿轮的旋转周期进行时域同步平均，并做时间延拓处理来削弱与齿轮转频无关的信号。计算处理后齿轮传动信号的特征参数，并选取一组差异较大的特征参数作为特征向量。将特征向量作为样本分为两组，两组样本数目相等，分别作为训练样本和测试样本。本发明不需要人为过多参与，保证了分析的准确性；基于支持向量机的智能分析方法，对齿轮传动性能的识别准确度高且快速。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201710036850.0
Filing Date： 2017-01-18
Publication Date： 2017-05-31
Pub. No.： CN106778694A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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