本文選題：齒輪 + 特征提取��； 參考：《制造技術(shù)與機(jī)床》2017年11期

【摘要】：針對(duì)變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)中分解模態(tài)個(gè)數(shù)需要憑經(jīng)驗(yàn)去預(yù)先設(shè)置這一問(wèn)題,提出一種基于幅值譜的粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對(duì)VMD參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法,并應(yīng)用到齒輪故障特征參數(shù)提取中。首先,根據(jù)齒輪振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn),選取了幅值譜作為PSO的適應(yīng)度函數(shù),利用基于幅值譜的PSO求取VMD參數(shù)中的模態(tài)分解個(gè)數(shù)K和懲罰因子α;其次,使用參數(shù)組合[K,α]優(yōu)化后的VMD來(lái)分解采集的齒輪數(shù)據(jù),可得K個(gè)模態(tài)分量;最后,將K個(gè)模態(tài)分量構(gòu)造出的矩陣進(jìn)行奇異值分解,可得K個(gè)奇異值并將其構(gòu)成特征向量,用特征向量構(gòu)造歐氏距離分類(lèi)器來(lái)診斷測(cè)試數(shù)據(jù)。所提出的方法應(yīng)用到QPZZ-II故障仿真平臺(tái)。試驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法可以有效地提出齒輪故障的特征,得到的診斷率最高。
[Abstract]:According to the variational modal decomposition (Variational Mode Decomposition, VMD) in a number of decomposition to the problem set in advance by experience, put forward a kind of amplitude spectrum based on particle swarm optimization algorithm (Particle Swarm Optimization, PSO) the method to optimize the VMD parameters, and applied to gear fault feature extraction in the first. And according to the characteristics of gear vibration signal, the amplitude spectrum as the fitness function of PSO, using the amplitude spectrum based on PSO for the VMD parameter in the modal decomposition number K and the penalty factor; secondly, using the parameter combination of [K alpha] optimized VMD to decompose the collected data to the gear. K modal components; finally, the K modal component constructed by singular value decomposition of the matrix, we get K a singular value and the characteristic vector, a feature vector construction of Euclidean distance classifier to test the proposed diagnostic data. The method is applied to the QPZZ-II fault simulation platform. The experimental results show that the proposed method can effectively put forward the characteristics of gear fault and get the highest diagnostic rate.

【作者單位】： 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;上海航空測(cè)控技術(shù)研究所故障診斷與健康管理技術(shù)航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：航空科學(xué)基金(20153354005,20163354004) 國(guó)防基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(Z052012B002) 遼寧省自然科學(xué)基金(2014024003)
【分類(lèi)號(hào)】：TH132.41

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