Abstract: H. Xiao, Y.-R. Li, Y. Lu (2011)

Zhendong Gongcheng Xuebao/ Journal of Vibration Engineering, 24(1), 84–88p. (2011)

Gear fault recognition based on recurrence quantification analysis and Gaussian mixture model

Recurrence plot for the qualitative analysis of the signal can only be detrimental to the shortcomings of its further application, the application of recurrence quantification analysis of failure modes for quantitative analysis of vibration signals. Used to determine the composition ratio and laminar flow rate of Fault recognition feature vectors Gaussian mixture model combined with the gear fault pattern recognition. to gear failure test bench to take the experimental data measured for the object, respectively Re-substitution test method, Jackknife test and Independent dataset test method, the proposed method and the RBF artificial Neural Network Classification Algorithm for testing. The results show that the recurrence quantification analysis and Gaussian mixture model combining pattern recognition applied to gear fault has a higher recognition rate.

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