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支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法
摘要：齿轮箱故障诊断是机械设备维修和预防性维护的重要任务之一。目前，机器学习算法在故障诊断领域具有广泛应用。本文提出了一种支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法。该方法将张量机和KNN-AMDM决策相结合，利用张量机对齿轮箱的振动信号进行特征提取和分类，然后使用KNN-AMDM决策进行最终的故障判别。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，可用于齿轮箱故障诊断。
关键词：齿轮箱故障诊断；张量机；KNN-AMDM；决策融合
1. 引言
齿轮箱作为重要的动力传动装置，常常因为长期运行和外界环境等原因而发生故障。及时准确地进行齿轮箱故障诊断，对于设备的正常运转和安全保障具有重要意义。近年来，机器学习算法在故障诊断领域取得了显著的成果。张量机作为一种新型的机器学习算法，具有很好的特征提取和分类能力。KNN-AMDM决策则是一种常用的故障判断方法。本文提出了一种支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和稳定性。
2. 相关工作
齿轮箱故障诊断方法的研究现状
近年来，齿轮箱故障诊断方法的研究得到了广泛关注。常用的方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。然而，这些方法往往需要提取大量的特征进行分类，计算量较大。同时，这些传统方法往往难以处理复杂的非线性问题，且对特征选择过程依赖较强。
张量机的特征提取和分类能力
张量机是一种基于张量代数的机器学习算法，具有较好的特征提取和分类能力。通过张量机对输入数据进行分解和重建，可以提取出较为有用的特征，有效地减少特征维度和处理复杂的非线性问题。
KNN-AMDM决策的故障判断能力
KNN-AMDM决策是一种常用的故障判断方法。该方法通过计算待测样本与已知样本之间的距离，根据邻近样本的故障类型进行故障判断。KNN-AMDM决策方法简单直观，适用于多类别问题。
3. 方法介绍
本文提出的齿轮箱故障诊断方法主要包括以下几个步骤：
数据采集和预处理
通过加速度传感器等设备采集齿轮箱振动信号，并进行预处理。预处理包括数据去噪、滤波等操作。
张量机特征提取和分类
利用张量机对预处理后的振动信号进行特征提取和分类。张量机通过分解和重建输入数据张量，提取出有用的特征信息，然后使用支持向量机等分类器进行分类。
KNN-AMDM决策融合
在张量机分类的基础上，利用KNN-AMDM决策进行最终的故障判断。KNN-AMDM决策通过计算待测样本与已知样本之间的距离，根据邻近样本的故障类型进行故障判断。
4. 实验与结果分析
本文通过对齿轮箱振动信号的实验数据进行了故障诊断实验，验证了所提方法的有效性和准确性。实验结果表明，本文提出的支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法具有较高的准确性和稳定性。
5. 结论
本文提出了一种支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法。该方法能够有效地提取和分类振动信号的特征信息，并通过KNN-AMDM决策进行最终的故障判断。实验结果证明了该方法的有效性和准确性，可用于齿轮箱故障诊断。对于齿轮箱的维修和预防性维护具有一定的指导意义。
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