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】：針對變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)中分解模態(tài)個數(shù)需要憑經(jīng)驗(yàn)去預(yù)先設(shè)置這一問題,提出一種基于幅值譜的粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對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)齒輪振動信號的特點(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來分解采集的齒輪數(shù)據(jù),可得K個模態(tài)分量;最后,將K個模態(tài)分量構(gòu)造出的矩陣進(jìn)行奇異值分解,可得K個奇異值并將其構(gòu)成特征向量,用特征向量構(gòu)造歐氏距離分類器來診斷測試數(shù)據(jù)。所提出的方法應(yīng)用到QPZZ-II故障仿真平臺。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】： 沈陽航空航天大學(xué)自動化學(xué)院;上海航空測控技術(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) 國防基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(Z052012B002) 遼寧省自然科學(xué)基金(2014024003)
【分類號】：TH132.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王宏敏;韶山3、4型電力機(jī)車齒輪箱的設(shè)計(jì)與改進(jìn)[J];山西機(jī)械;2002年S1期

2 尤青青;博能大功率齒輪箱[J];工程機(jī)械;2004年11期

3 ;重齒增產(chǎn)風(fēng)電齒輪箱[J];機(jī)械工程師;2005年06期

4 梁醒培;王豪;張鍇鋒;;大型齒輪箱結(jié)構(gòu)分析與結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2008年01期

5 ;杭州前進(jìn)齒輪箱集團(tuán)高速齒輪箱領(lǐng)域又獲新突破[J];機(jī)械研究與應(yīng)用;2009年05期

6 周長李;曹建國;李勝利;;閥門齒輪箱維護(hù)研究[J];管道技術(shù)與設(shè)備;2012年03期

7 孫自求;;我國最大功率的齒輪箱試制成功[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);1991年01期

8 陳秋平;300齒輪箱響聲排除方法[J];水運(yùn)科技情報;1996年05期

9 ;高精度螺旋傘齒輪研制成功[J];工具技術(shù);2000年06期

10 王云輝,王松,孫聿峰;增速高速齒輪箱的設(shè)計(jì)[J];應(yīng)用科技;2001年10期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王奉濤;李海峰;張亮;宋魯濤;;高速齒輪箱性能檢測系統(tǒng)的研制[A];2010中國儀器儀表與測控技術(shù)大會論文集[C];2010年

2 馮志鵬;褚福磊;;正則維數(shù)在齒輪狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究[A];第八屆全國轉(zhuǎn)子動力學(xué)學(xué)術(shù)討論會論文集[C];2008年

3 滕偉;武鑫;高青風(fēng);柳亦兵;;風(fēng)電齒輪箱振動信號的倒頻譜分析[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

4 劉靜;周鳳星;;一種同步齒輪箱初始故障的在線監(jiān)測與診斷裝置的研究[A];全國冶金自動化信息網(wǎng)2009年會論文集[C];2009年

5 趙立超;陳長征;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)齒輪箱振動信號的分析與應(yīng)用[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

6 林京;;脈沖性與周期性的利用——齒輪箱故障檢測方法的內(nèi)在聯(lián)系[A];第八屆全國設(shè)備與維修工程學(xué)術(shù)會議、第十三屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

7 趙海燕;陳棋;;風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障及其解決方案[A];中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)協(xié)會風(fēng)能設(shè)備分會2011年度論文集（上）[C];2011年

8 何俊;楊世錫;甘春標(biāo);;受外部載荷激勵的風(fēng)機(jī)齒輪箱動力學(xué)建模及故障特征提取[A];中國力學(xué)大會——2013論文摘要集[C];2013年

9 Duka Kitaljevich;Richard Dupuis;Ming Lu;;風(fēng)電齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測[A];《風(fēng)電技術(shù)》2013年02月第1期（總第37期）[C];2013年

10 趙鏡涵;;懸掛齒輪箱潤滑故障的分析與處理[A];第六屆摩擦學(xué)工礦企業(yè)潤滑技術(shù)工業(yè)應(yīng)用學(xué)術(shù)年會論文集[C];1998年

相關(guān)重要報紙文章 前7條

1 盧瓊玉;杭齒制成世界先進(jìn)水平船用齒輪箱[N];中國工業(yè)報;2009年

2 細(xì)化;“常州長浪”推出異向平雙低速高扭齒輪箱[N];中國包裝報;2010年

3 盧瓊玉;高速齒輪箱領(lǐng)域又獲新突破[N];中國工業(yè)報;2009年

4 記者 常思哲;GE風(fēng)能設(shè)備齒輪箱項(xiàng)目落子渾南[N];沈陽日報;2009年

5 崔玉屏;結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并不比國外差[N];中國工業(yè)報;2003年

6 修澄;無軸印刷技術(shù)優(yōu)勢面面觀[N];中國新聞出版報;2003年

7 記者 廖雪梅　見習(xí)記者 許陽;美國通用在渝造風(fēng)電大直徑齒輪[N];重慶日報;2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 韓龍;風(fēng)力齒輪箱軸承故障的AE信號特征提取與診斷方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

2 谷玉海;大型風(fēng)電機(jī)組齒輪箱早期故障診斷技術(shù)與系統(tǒng)研究[D];機(jī)械科學(xué)研究總院;2016年

3 翟洪飛;大功率風(fēng)電齒輪箱系統(tǒng)耦合動態(tài)特性研究[D];重慶大學(xué);2016年

4 冷軍發(fā);基于盲源分離的齒輪箱低頻故障特征提取方法研究[D];河南理工大學(xué);2016年

5 寧少慧;基于嵌入式傳感器的齒輪箱早期故障診斷研究[D];太原理工大學(xué);2017年

6 莊磊;電子齒輪箱關(guān)鍵控制技術(shù)及其應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2001年

7 王新晴;齒輪箱不解體診斷技術(shù)研究[D];天津大學(xué);1998年

8 徐向陽;柔性銷軸式風(fēng)電齒輪箱動力學(xué)研究[D];重慶大學(xué);2012年

9 田曉青;柔性電子齒輪箱設(shè)計(jì)及精度控制方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

10 魏秀業(yè);基于粒子群優(yōu)化的齒輪箱智能故障診斷研究[D];中北大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張震;基于虛實(shí)混合的齒輪箱體動力學(xué)建模與分析[D];長安大學(xué);2015年

2 李淑穎;齒輪箱非線性耦合系統(tǒng)的動力學(xué)分析[D];山東大學(xué);2015年

3 張拉專;齒輪箱早期故障信號增強(qiáng)與智能診斷方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 楊璐;行星齒輪箱的振動響應(yīng)分析與故障診斷[D];電子科技大學(xué);2014年

5 張娟;基于齒輪箱維修數(shù)據(jù)的失效模式及維修策略研究[D];西南交通大學(xué);2014年

6 陳亮亮;齒輪箱系統(tǒng)動力學(xué)分析及齒廓修形研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2012年

7 陳仕琦;齒輪箱振動仿真及故障診斷研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

8 雷超宏;基于響應(yīng)面的兩級行星齒輪箱減振降噪方法及輕量化研究[D];重慶大學(xué);2015年

9 史志禮;基于局部特征優(yōu)化的齒輪箱振動噪聲控制方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

10 邱育潮;柔性銷軸式風(fēng)電齒輪箱行星傳動均載研究[D];重慶大學(xué);2015年

，

本文編號：1763792