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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：一种基于小波包主频分量的履带车辆悬挂系统故障诊断方法，属于神经网络领域。包括如下步骤：采集正常和故障情况下车辆的垂直加速度数据；对采集到的加速度数据进行预处理，建立样本集；采用q层小波包分解加速度样本，根据分解得到的小波系数进行小波重构，得到重构信号；采用傅里叶变换处理所述重构信号，得到重构信号的频域图，选择频域图中前n个主频分量来计算特征样本；将所述特征样本作为支持向量机的输入，将故障类别作为支持向量机的输出，进行故障诊断分类器的训练。优点：能够提高对故障特征的敏感性；能够在频谱中精准地捕捉故障特征，为故障诊断提供可靠的分析基础。
主权项：1.一种基于小波包主频分量的履带车辆悬挂系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，采集正常和故障情况下车辆的垂直加速度数据；步骤二，对采集到的加速度数据进行预处理，建立样本集；步骤三，采用q层小波包分解加速度样本，根据分解得到的小波系数进行小波重构，得到重构信号；步骤四，采用傅里叶变换处理所述重构信号，得到重构信号的频域图，选择频域图中前n个主频分量来计算特征样本；步骤五，将所述特征样本作为支持向量机的输入，将故障类别作为支持向量机的输出，进行故障诊断分类器的训练。
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百度查询： 南京理工大学 基于小波包主频分量的履带车辆悬挂系统故障诊断方法
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