基于HHT变换和SVM的齿轮箱故障诊断
提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。
文件下载
评论信息
其他资源
- MIMICS微波散射模型，matlab版本
- 两个STM32通过SPI通信，用的是STM32C8T6的板子
- C#实现BP神经网络数字图像识别源码
- java投票管理系统
- 聊天软件需求分析
- Options, Futures and Other Derivatives 7th solution manual.pdf
- Android wifi打印pdf-demo
- 网络攻击与防范--中科院张玉清老师最新课件
- Huawei LiteOS 开发指南.pdf
- 武大国重2018复试题
- ASP.NET SQL2000打印耗材网上销售系统
- 基于图片的身份证识别
- Writing for Computer Science(Third Edition)
- 鹅厂——————面试题
- IT安全风险评估管理指南_V1.0.doc
- 中国智能制造系统解决方案市场研究报告.pdf
- sandpolis：实验性远程监控和管理-源码
- 打僵尸小游戏.html
- ipfs-chatroom：使用IPFS进行实时数据交换的演示-源码
- 数据大屏可视化模板（生产销售监控）_vue数据可视化模板
- 中科院遥感所2013遥感地学分析试题和答案
- jpeg压缩算法介绍及其源码
- 机动车合格证打印软件
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明