本文關(guān)鍵詞：齒輪箱故障診斷中的正交匹配追蹤算法

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【摘要】：為通過(guò)齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷,應(yīng)用正交匹配追蹤算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理.齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)包含了齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)特征,但同時(shí)也摻雜了大量噪聲信號(hào),總體呈現(xiàn)出非平穩(wěn)性.齒輪箱故障診斷的關(guān)鍵是從齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)中剔除冗余信息,用少量特征信息準(zhǔn)確的表達(dá)信號(hào),完成對(duì)信號(hào)中故障特征的提取.傳統(tǒng)的頻域分析法,只能從頻域圖上定性的判斷故障,無(wú)法做到定量判斷.正交匹配追蹤算法是一種定量提取特征的方法,在傅里葉正交基下對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域向頻域的映射,在頻域上定量的得到主要特征,再根據(jù)主成分分析思想,提取出3組主要特征點(diǎn),將已知故障分類(lèi)的信號(hào)特征與待檢測(cè)信號(hào)的特征進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)頻域的位置和幅值的兩次比較,判斷故障狀態(tài),實(shí)驗(yàn)證明該方法可以準(zhǔn)確的判斷出齒輪箱從正常狀態(tài)到100%磨損的5個(gè)不同形態(tài)的特征,完成對(duì)齒輪箱的故障診斷和分類(lèi).
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 正交匹配追蹤算法 頻域 定量 特征提取 主成分分析
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2012CB720003)
【分類(lèi)號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械中,齒輪箱作為主要傳動(dòng)和連接裝置,能否穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)直接影響設(shè)備整體的工作性能.齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)是反應(yīng)齒輪箱工作狀態(tài)的主要指標(biāo),利用加速度傳感器測(cè)量振動(dòng)時(shí)域信號(hào),并從信號(hào)中提取故障特征,是檢測(cè)齒輪箱故障最常用的方法.齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中包含了齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)中的周期

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1047416