本文選題：行星齒輪箱　切入點：故障識別　出處：《工程科學(xué)學(xué)報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：行星齒輪箱振動信號包含多種頻率成分和噪聲干擾,頻譜具有復(fù)雜的邊帶結(jié)構(gòu),容易對故障識別造成誤導(dǎo)甚至引起錯判.在不同故障狀態(tài)下,行星齒輪箱振動信號的多域特征量將偏離正常范圍且偏離程度不同,根據(jù)這一特點,提取振動信號的時域、頻域特征參量用于故障識別.為了避免傳統(tǒng)分析方法中負頻率及虛假模態(tài)問題,增強對噪聲干擾的魯棒性,采用局部均值分解法將信號自適應(yīng)地分解為單分量之和,提取時頻域單分量瞬時幅值能量.針對多域特征空間構(gòu)造過程中出現(xiàn)的高維及非線性問題,采用流形學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進行降維處理.提出基于改進的虛假近鄰點的本征維數(shù)估計及最優(yōu)k鄰域確定方法,并通過等距映射對多域特征空間進行降維分析.對于行星齒輪箱實驗信號,根據(jù)樣本流形特征聚類結(jié)果,分別識別出了太陽輪、行星輪和齒圈的局部故障,從而驗證了上述方法的有效性.
[Abstract]:The vibration signal of planetary gearbox contains many kinds of frequency components and noise interference, and the frequency spectrum has complex sideband structure, which is easy to mislead and even cause misjudgment to fault identification. The multi-domain characteristic of the planetary gearbox vibration signal will deviate from the normal range and the degree of deviation will be different. According to this characteristic, the time domain of vibration signal is extracted. In order to avoid the negative frequency and false modal problems in traditional analysis methods and enhance the robustness to noise interference, the local mean decomposition method is used to decompose the signal adaptively into the sum of single components. The instantaneous amplitude energy of single component in time-frequency domain is extracted. In order to solve the problem of high dimension and nonlinearity in the construction of multi-domain feature space, Using manifold learning to reduce the dimension of the data, the eigendimension estimation and the optimal k-neighborhood determination method based on improved false nearest neighbor points are proposed. For the experimental signals of planetary gearbox, the local faults of solar wheel, planetary gear and gear ring are identified according to the clustering results of sample manifold characteristics. The effectiveness of the above method is verified.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11272047,51475038)
【分類號】：TH132.41

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本文編號：1595667