可用于研究,课程设计等
2022-10-13 17:06:00 28.52MB 深度学习
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通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机(SVM)网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性 作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使 SVM 具备分类功能。最后,采用SVM 对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM 作为一种故障诊断方法的实用性。
2022-08-14 11:56:07 733KB 工程技术 论文
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大型齿轮箱结构设计与分析虚拟仿真实验.docx
2022-07-14 18:05:16 1.01MB 安卓