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在复杂环境下齿轮箱信号往往会淹没在噪声信号中,特征向量难以提取。为了有效的进行故障诊断,提出了基于最大相关反褶积(MCKD)总体平均经验模态分解(EEMD)近似熵和双子支持向量机(TWSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先采用MCKD方法对强噪声信号进行滤波处理,在采用EEMD方法对齿轮箱信号进行分解,分解后得到本征模函数(IMF)分量进行近似熵求解,得到齿轮特征向量,最后将其输入到TWSVM分类器中进行故障识别。仿真实验表明,采用MCKD-EEMD方法能够有效的提取原始信号,与其他分类器相比,TWSVM的计算时间短,分类效果好等优点。 相似文献
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<正>1.问题的提出已知事件A、B,记AB表示事件"事件A与事件B同时发生",而P(A)、P(B)、P(AB)分别表示相对应事件发生的概率。由高中课本知识我们易知,事件A、B是两个相互独立事件的充要条件是P(AB)=P(A)·P(B)成立,所以运用公式"P(AB)=P(A)·P(B)"的前提条件是已知事件A、B相互独立,那么,我们应该如何判断事件A与事件B是否相互独立呢? 相似文献
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