期刊文献+
共找到151篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
文章速递基于编码器信号的低转速行星齿轮箱故障诊断技术 认领
1
作者 欧曙东 赵明 +1 位作者 周涛 樊红卫 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1885-1893,共9页
行星齿轮箱广泛应用于低速重载的大型机电设备中,其故障检测尤为重要。当前行星齿轮箱的故障检测主要依靠振动信号分析,然而低转速工况导致的冲击微弱以及故障冲击难以分离等问题,使得行星齿轮箱故障冲击难以发掘。针对上述瓶颈,提出一... 行星齿轮箱广泛应用于低速重载的大型机电设备中,其故障检测尤为重要。当前行星齿轮箱的故障检测主要依靠振动信号分析,然而低转速工况导致的冲击微弱以及故障冲击难以分离等问题,使得行星齿轮箱故障冲击难以发掘。针对上述瓶颈,提出一种基于编码器信号的低转速行星齿轮箱故障诊断方法。该方法首先通过内置编码器获取故障信息,避免了冗长的振动传递路径带来的不利影响。在此基础上,建立稀疏低秩分解模型,引入快速主成分追踪算法(fast principal component pursuit,FPCP)进行求解,实现低转速下行星齿轮箱故障冲击的提取。行星齿轮箱故障实验结果表明,该方法不仅能获取输入轴转速为30r/min下的故障信息,而且有效地实现故障冲击的分离。研究工作可为低转速旋转机械的故障诊断提供有效的工具。 展开更多
关键词 低转速 行星齿轮箱 编码器信号 稀疏低秩分解 主成分追踪
基于VMD和卷积深度信念网络的风电机组行星齿轮箱故障检测 认领
2
作者 李东东 谭涛 《水电能源科学》 北大核心 2021年第3期145-148,77,共5页
针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分解,基于峭度准则提取出冲击含量较大的本征模态函数,将特征信... 针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分解,基于峭度准则提取出冲击含量较大的本征模态函数,将特征信息明显的分量融合在一起组成多通道的输入,然后利用卷积深度信念网络进行特征提取,最后将特征输入到分类器中进行故障识别分类。试验结果表明,该方法可准确地对风电机组行星齿轮箱不同的工作状态和故障种类进行识别与分类。 展开更多
关键词 风力发电机 行星齿轮箱 故障诊断 变分模态分解 卷积深度信念网络
搭载行星减速器的纯电动客车振动试验研究 认领
3
作者 张邦基 林祥 +3 位作者 谭博欢 王少华 曾梦媛 金秋谈 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期129-135,151,共8页
行星减速器为车辆传动系统提供期望传动比的同时,对车辆振动舒适性也会产生特定的影响。本文针对某搭载行星减速器的纯电动客车进行实车振动试验,综合应用计权均方根加速度评价、频谱分析、常相干分析和阶次分析的方法,探讨整车振动特性... 行星减速器为车辆传动系统提供期望传动比的同时,对车辆振动舒适性也会产生特定的影响。本文针对某搭载行星减速器的纯电动客车进行实车振动试验,综合应用计权均方根加速度评价、频谱分析、常相干分析和阶次分析的方法,探讨整车振动特性;与中央直驱式纯电动客车进行对比分析,评价行星减速器对纯电动客车振动舒适性的影响。结果表明,纯电动客车搭载行星减速器改善了驱动电机工作状态,从而显著提高了车内后部振动舒适性;行星减速器太阳轮偏心导致车内中部振动信号中出现以行星架转频为调制频率的调制边带,一定程度上影响了车内中部振动舒适性。 展开更多
关键词 纯电动客车 行星减速器 试验研究 振动特性 振动舒适性
在线阅读 下载PDF
浮动太阳轮对行星齿轮传动系统动态特性影响研究 认领
4
作者 杨占力 刘英辉 +3 位作者 朱继瑞 王飞跃 甄冬 张慧博 《机械传动》 北大核心 2021年第4期13-19,共7页
行星齿轮传动因具有较大的传动比和较高的传动效率而被广泛应用于机械传动系统中。在行星齿轮箱中,太阳轮通常被设置为浮动的,以平衡各行星齿轮之间的负载。但是,太阳轮的浮动设置将导致啮合过程中的压力角、重合度和啮合相位的变化。... 行星齿轮传动因具有较大的传动比和较高的传动效率而被广泛应用于机械传动系统中。在行星齿轮箱中,太阳轮通常被设置为浮动的,以平衡各行星齿轮之间的负载。但是,太阳轮的浮动设置将导致啮合过程中的压力角、重合度和啮合相位的变化。在以前的研究中,这些参数被近似为常数。为了研究动态参数对行星齿轮箱在不同工况下振动响应的影响,建立了行星齿轮箱集总参数模型,该模型包含时变压力角、时变重合度和时变啮合相位。基于该模型,分析了太阳轮的振动机理,并与恒定参数模型进行比较,揭示了由这些动态参数引起的相位调制规律。通过比较不同负载和转速下的动态响应,研究了不同工况条件下的相位调制。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 集总参数模型 时变压力角 时变啮合相位 相位调制
在线阅读 下载PDF
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法 认领
5
作者 王振亚 姚立纲 +1 位作者 蔡永武 张俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期107-114,共8页
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation... 针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多
关键词 故障诊断 行星齿轮箱 熵-流特征 改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(Isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(SVM)
在线阅读 下载PDF
GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用 认领
6
作者 高畅 于忠清 周强 《机械传动》 北大核心 2021年第3期153-160,共8页
针对目前利用优化算法改进的BP神经网络算法对行星齿轮箱进行故障诊断过程中存在的故障识别率低、收敛速度慢和参数选择困难等问题,提出了一种用GA-ACO算法对神经网络参数进行优化的算法。给出GA-ACO-BP算法的基本原理和主要步骤,并将... 针对目前利用优化算法改进的BP神经网络算法对行星齿轮箱进行故障诊断过程中存在的故障识别率低、收敛速度慢和参数选择困难等问题,提出了一种用GA-ACO算法对神经网络参数进行优化的算法。给出GA-ACO-BP算法的基本原理和主要步骤,并将此方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中。比较了ACO-BP神经网络算法和GA-ACO-BP算法的性能。结果表明,ACO优化BP神经网络算法对行星齿轮箱的故障诊断收敛速度慢且识别精度不高,而GA-ACO-BP算法能够对行星齿轮箱故障进行准确、快速的诊断和识别。 展开更多
关键词 GA-ACO-BP算法 行星齿轮箱 故障诊断 遗传算法 蚁群优化算法 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
阶次跟踪在行星齿轮箱非平稳信号故障诊断中的应用 认领
7
作者 王博 王斌 赵东平 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2021年第2期105-111,共7页
齿轮箱行星轮系复杂的结构导致常规的频谱和解调方法在分析此类振动信号时,频谱会出现"模糊"现象,不能有效提取齿轮箱行星轮系故障特征频率。为此,提出了一种阶次跟踪新方法,把时域非平稳信号在角度域进行等角度重新采样,变... 齿轮箱行星轮系复杂的结构导致常规的频谱和解调方法在分析此类振动信号时,频谱会出现"模糊"现象,不能有效提取齿轮箱行星轮系故障特征频率。为此,提出了一种阶次跟踪新方法,把时域非平稳信号在角度域进行等角度重新采样,变成角度域平稳信号,再对角度域平稳信号进行傅里叶变换可得到阶次谱。考虑转速对故障频率的影响,总结了齿轮箱太阳轮、行星轮和内齿圈的故障阶次特征表。通过对风电齿轮箱振动信号的阶次分析,实现了变转速工况下的故障诊断。结果表明:阶次跟踪方法能够识别时变工况下齿轮箱行星轮系故障特征频率并对故障进行准确定位,体现了阶次跟踪技术在时变工况下故障诊断的优势。 展开更多
关键词 阶次跟踪 齿轮箱行星轮系 非平稳 故障诊断
在线阅读 免费下载
基于ALNAFSA优化BP神经网络的行星齿轮箱故障诊断 认领 被引量:1
8
作者 程海吉 魏秀业 +2 位作者 张宁 贺妍 徐晋宏 《煤矿机械》 北大核心 2021年第1期143-146,共4页
以行星齿轮箱为研究对象,提出了一种新型故障诊断方法。介绍了一种改进的自适应局部邻域人工鱼群算法(ALNAFSA),用该算法优化BP神经网络,避免了BP出现局部极值。对行星齿轮箱进行了实验,提取出5种工况的样本熵并构成特征向量,将其输入到... 以行星齿轮箱为研究对象,提出了一种新型故障诊断方法。介绍了一种改进的自适应局部邻域人工鱼群算法(ALNAFSA),用该算法优化BP神经网络,避免了BP出现局部极值。对行星齿轮箱进行了实验,提取出5种工况的样本熵并构成特征向量,将其输入到ALNAFSA-BP模型中进行分类识别。与BP神经网络模型进行比较,结果表明,ALNAFSA-BP神经网络故障诊断准确率显著提高,达到95%。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 BP神经网络 故障诊断 行星齿轮箱
参数优化变分模态分解与多域流形学习的行星齿轮箱故障诊断 认领
9
作者 王振亚 姚立纲 +2 位作者 戚晓利 张俊 郑近德 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期110-118,126,共10页
针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解与多域流形学习的故障诊断方法。首先,利用樽海鞘群优化变分模态分解(SSO-VMD)对信号进行分解与重构,降低噪声干扰;然后,从多域提取故障特征,并采用改进监督型自组... 针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解与多域流形学习的故障诊断方法。首先,利用樽海鞘群优化变分模态分解(SSO-VMD)对信号进行分解与重构,降低噪声干扰;然后,从多域提取故障特征,并采用改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)算法进行降维处理,获取低维故障特征;最后,运用人工蜂群优化支持向量机(ABC-SVM)多故障分类器进行诊断识别。将SSO-VMD与经验模态分解进行对比,仿真信号分析结果验证SSO-VMD的优越性。将所提故障诊断方法应用于行星齿轮箱故障诊断实验分析中,结果表明:多域特征提取效果优于时域、频域和尺度域等单域特征提取效果;ISSL-Isomap降维效果优于等度规映射,t-分布邻域嵌入,线性判别分析,加权等度规映射和监督等度规映射等算法;所提方法故障识别率达到100%,能够有效识别出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多
关键词 变分模态分解 等度规映射 流形学习 支持向量机 行星齿轮箱 故障诊断
在线阅读 下载PDF
深度置信网络迁移学习的行星齿轮箱故障诊断方法 认领
10
作者 陈仁祥 杨星 +3 位作者 胡小林 李军 陈才 唐林林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期127-133,150,共8页
实际工程中行星齿轮箱受工况、运行情况等因素的影响,获取的数据难以满足训练和测试数据独立同分布且训练数据充足的条件,直接影响故障诊断效果。为此,提出一种深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)迁移学习的行星齿轮箱故障诊断方法... 实际工程中行星齿轮箱受工况、运行情况等因素的影响,获取的数据难以满足训练和测试数据独立同分布且训练数据充足的条件,直接影响故障诊断效果。为此,提出一种深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)迁移学习的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,将辅助标记数据的原始信号频谱作为DBN网络的输入,逐层更新网络的权重和偏置值对输入信号进行分级表达,以获得其分布式特征表达,得到基于辅助标记样本的DBN预模型。再利用少量的目标标记样本微调DBN预模型的网络权重和偏置值,实现DBN网络的权重和偏置值从源域到目标域的迁移以适应新的目标样本识别,最终提高目标域样本故障识别准确率。通过行星齿轮箱故障模拟实验验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 故障诊断 深度置信网络 迁移学习
在线阅读 下载PDF
基于高阶同步压缩变换的行星齿轮箱声音信号共振频带特征提取 认领
11
作者 张郑武 冯志鹏 陈小旺 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1048-1054,共7页
建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型,揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律.根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率,为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础.针对传统时频分析... 建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型,揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律.根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率,为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础.针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷,研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法.通过数值仿真和实验信号分析,验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性,以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性. 展开更多
关键词 共振 同步压缩变换 非平稳 行星齿轮箱 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于EEMD和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取研究 认领
12
作者 李伟 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第4期109-113,119,共6页
针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难、幅值和频率调制明显等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取方法。新方法首先利用EEMD分解样本信号得到若干本证模量函数(IMF),计算各IMF与原始... 针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难、幅值和频率调制明显等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取方法。新方法首先利用EEMD分解样本信号得到若干本证模量函数(IMF),计算各IMF与原始信号的相关系数和欧式距离,筛选出能够表征原始信号特征的分量。其次,计算筛选后各IMF分量的Teager能量算子,将计算结果进行信号重构。最后,提取重构信号模糊熵及其对应概率密度函数的波形指标,作为基本特征参数进行故障诊断。将所提方法应用于行星齿轮箱实验数据分析,并与常用特征提取方法对比,结果表明:所提出的新方法不仅能有效区分行星齿轮箱故障类型和程度,且识别率优于所对比的方法。 展开更多
关键词 故障诊断 行星齿轮箱 EEMD TEAGER能量算子 模糊熵 波形指标
在线阅读 下载PDF
1500 hp轻型化行星绞车的研制 认领
13
作者 梁顺安 侯敏 +2 位作者 曹立天 赖晨晨 王文超 《机械工程师》 2020年第10期143-144,147,共3页
针对常规绞车体积大、质量大的问题,研制了1500 hp轻型化行星绞车。通过建立绞车关键部件的优化模型,应用Matlab软件编程运算,对较大部件进行优化设计。绞车采用的轻型化设计及浮动箱体等技术,使得绞车体积、质量较常规绞车减小约25%,... 针对常规绞车体积大、质量大的问题,研制了1500 hp轻型化行星绞车。通过建立绞车关键部件的优化模型,应用Matlab软件编程运算,对较大部件进行优化设计。绞车采用的轻型化设计及浮动箱体等技术,使得绞车体积、质量较常规绞车减小约25%,尤其适用于海洋平台等对设备质量和体积要求严格的场所,具有较好的市场推广价值和发展前景。 展开更多
关键词 轻型化 行星减速箱 浮动箱体 优化模型 海洋平台
在线阅读 下载PDF
基于自适应噪声参数优化ELMD的行星齿轮箱故障诊断研究 认领
14
作者 王朝阁 李宏坤 +1 位作者 杨蕊 任学平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期60-69,共10页
针对总体局部平均分解(ELMD)中添加白噪声的振幅和集成次数两个关键参数设置依赖使用者经验,以及添加噪声后在信号重构过程中存在残余噪声污染和运算量大的问题,提出一种自适应噪声参数优化的总体局部均值分解(APOELMD)方法。该方法在... 针对总体局部平均分解(ELMD)中添加白噪声的振幅和集成次数两个关键参数设置依赖使用者经验,以及添加噪声后在信号重构过程中存在残余噪声污染和运算量大的问题,提出一种自适应噪声参数优化的总体局部均值分解(APOELMD)方法。该方法在局部均值分解(LMD)过程中添加成对高频正负白噪声,噪声的幅值和集成次数分别固定为0.01 SD(SD为原始信号的标准差)和2;不断地改变白噪声的上限频率,利用相对均方根误差这一指标来自适应地选取白噪声的最佳上限频率;白噪声的最佳上限频率确定之后,APOELMD方法即可实现最理想的分解效果。仿真实验结果表明,该方法显著提升了ELMD的性能,提高了诊断效率;将该方法应用于行星轮箱故障诊断中,能够精确提取故障特征信息,实现了对行星齿轮箱局部损伤故障的准确判别。 展开更多
关键词 总体局部均值分解(ELMD) 噪声最佳上限频率 参数优化 行星齿轮箱 特征提取
在线阅读 下载PDF
三级传动行星齿轮减速箱的设计参数优化 认领
15
作者 葛亚 《橡塑技术与装备》 CAS 2020年第4期49-52,共4页
通过对三级传动行星齿轮减速箱常见失效形式进行分析,找出其原始设计缺陷,重新优化了减速箱设计参数,并在结构设计、材料选择等环节提出要求,最终实现了减速箱的国产化改造,消除了减速箱常见故障,保证了装置的稳定运行。
关键词 熔融泵 行星齿轮减速箱 优化 国产化
在线阅读 下载PDF
基于变分模态分解的故障弱信息提取方法 认领 被引量:2
16
作者 刘秀丽 徐小力 +1 位作者 吴国新 张雪英 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期117-121,共5页
针对从非线性非平稳动态信号中提取故障敏感特征困难的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与小波分析方法相结合的振动信号预处理方法.首先对信号进行VMD,然后采用改进小波方法处理各分量,最后对处理后的各分量进行重构.利用VMD-改进小波... 针对从非线性非平稳动态信号中提取故障敏感特征困难的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与小波分析方法相结合的振动信号预处理方法.首先对信号进行VMD,然后采用改进小波方法处理各分量,最后对处理后的各分量进行重构.利用VMD-改进小波信号处理模型对第三级行星轮磨损振动信号处理分析,结果表明:VMD-改进小波方法能有效降低噪声干扰,凸显各特征频率.将提出的方法、VMD,EEMD,EMD分别与改进阈值小波、模平方阈值小波、硬阈值小波及软阈值小波的方法相结合,计算其峭度、信噪比和均方根误差,结果表明本方法的准确性更高. 展开更多
关键词 行星齿轮箱 变分模态分解 小波分析 阈值函数 故障弱信息
融合虚拟仿真与局部线性嵌入算法的变速箱振动测点优化研究 认领
17
作者 江鹏程 杨大为 +1 位作者 冯辅周 赵永东 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第3期461-467,共7页
为克服某型行星变速箱故障试验测点选择依赖经验导致有效信息遗失或信息冗余的弊端,论文提出了一种融合虚拟仿真技术与局部线性嵌入算法的振动测点优化方法。在ADAMS软件中建立行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,对不同齿轮状态下... 为克服某型行星变速箱故障试验测点选择依赖经验导致有效信息遗失或信息冗余的弊端,论文提出了一种融合虚拟仿真技术与局部线性嵌入算法的振动测点优化方法。在ADAMS软件中建立行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,对不同齿轮状态下箱体表面振动信号进行了仿真;在箱体表面初选传感器测点的基础上,仿真分析了各测点振动信号的各项特征参数;采用局部线性嵌入算法对测点特征参数所构成的高维特征矩阵进行降维,获得了不同齿轮状态下的测点敏感度排序,最后采用加权计算方法得到了振动测点重要度综合排序。结果表明,变速箱各行星排正上方箱体表面和左侧轴承正上方竖直方向测点对太阳轮断齿、行星轮断齿和正常工况区分均具有较高敏感度,可重点采集分析这些测点振动信号来反映齿轮状态,为后续实测试验打下了基础。 展开更多
关键词 虚拟仿真 局部线性嵌入 行星变速箱 振动测点优化
在线阅读 免费下载
基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术 认领 被引量:3
18
作者 罗佳 黄晋英 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期178-182,共5页
行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快... 行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 振动信号 Daubechies小波包 BP神经网络 故障模式识别
在线阅读 下载PDF
基于MED和自适应VMD的行星齿轮箱故障诊断方法 认领
19
作者 朱静 邓艾东 +2 位作者 邓敏强 程强 刘洋 《东南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期698-704,共7页
为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用... 为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用瞬时频率的新定义及变差概念,自适应选择VMD的级数;使用VMD方法将行星齿轮箱的断齿故障信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量;根据相关系数分析选取带有故障信号的IMF分量,对其进行包络谱分析,以提取故障特征频率.仿真信号和试验信号分析结果表明,使用MED去噪后信号的峰值信噪比提高了10%,解决了传统VMD个数经验选择出现的误差问题,从而实现此过程自适应化,解决了VMD在强噪声下针对非线性非平稳信号鲁棒性低的问题,准确提取了风电齿轮箱的故障特征频率. 展开更多
关键词 行星齿轮箱 最小熵反褶积 变分模态分解 故障诊断
在线阅读 下载PDF
行星齿轮箱齿轮组合故障振动频谱特征 认领
20
作者 李肖 冯志鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期15-23,共9页
行星齿轮箱的局部故障容易发展成为组合故障,复合故障频谱特征与局部故障有明显区别。研究太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、行星轮与齿圈等组合故障频谱结构对行星齿轮箱故障诊断具有重要意义。考虑组合故障对振动信号的调幅-调频作用,... 行星齿轮箱的局部故障容易发展成为组合故障,复合故障频谱特征与局部故障有明显区别。研究太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、行星轮与齿圈等组合故障频谱结构对行星齿轮箱故障诊断具有重要意义。考虑组合故障对振动信号的调幅-调频作用,以及时变振动传递路径的调幅作用,建立了组合故障振动信号模型,推导了Fourier频谱公式,总结了组合故障的频谱特征规律。推导了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮两两组合故障以及太阳轮、行星轮与齿圈三种齿轮同时故障的特征频率计算公式。通过行星齿轮箱实验信号分析验证了理论推导结果,基于Fourier频谱分析诊断了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮组合故障。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 组合故障 特征频率 Fourier频谱
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈