《表1 部分齿轮故障样本属性》

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《基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断》

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为了验证所提算法在采煤机齿轮故障诊断中的有效性，软件环境采用MATLAB进行仿真，实验硬件环境采用QPZZ-II旋转机械振动分析及故障诊断试验平台系统，该平台可完成滚动轴承、齿轮、轴系故障定制模拟。本文实验数据通过平台设置不同的齿轮故障状态实时采集得到，分为点蚀、磨损、断齿、点蚀+磨损、断齿+磨损以及正常状态6种类型。信号采样频率为2 000×2.56 Hz，齿轮转速实测为880 r/min。每种故障信号采集40个样本，共得到包括正常信号在内的样本数240个。分别对其进行小波包5层分解，提取第5层归一化能量值作为样本属性，部分数据如表1所示。