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基于VMD-樣本熵和SSAE的齒輪故障診斷

發(fā)布時(shí)間:2022-01-21 12:32
  針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械中齒輪故障非線性、非平穩(wěn)并伴有一定的噪聲干擾的特點(diǎn),文章提出一種基于變分模態(tài)分解(Variational mode decomposition, VMD)和堆疊稀疏自編碼(Stack sparse auto encoder, SSAE)的齒輪故障診斷方法。將原始齒輪振動(dòng)信號由一維轉(zhuǎn)化為二維信號,對二維信號每一行進(jìn)行VMD分解得到若干有限帶寬的內(nèi)稟模態(tài)分量(Bandwidth limited intrinsic mode function, BLIMF),比較各模態(tài)分量的樣本熵,選擇樣本熵最大的模態(tài)分量構(gòu)成特征向量。將特征向量作為SSAE的輸入進(jìn)行模式識別,最終實(shí)現(xiàn)齒輪故障的分類。通過實(shí)例驗(yàn)證及對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法具有較高的分類精度和診斷效率。 

【文章來源】:組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2020,(08)北大核心

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于VMD-樣本熵和SSAE的齒輪故障診斷


5類齒輪的原始振動(dòng)信號

流程圖,故障診斷,流程圖,測試集


故障診斷流程圖

綜合實(shí)驗(yàn),渦輪機(jī),風(fēng)力,故障診斷


實(shí)驗(yàn)使用風(fēng)力渦輪機(jī)動(dòng)力傳動(dòng)故障診斷綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái)(WTDS)如圖2所示。其動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)主要是由一個(gè)滾動(dòng)軸承或套筒軸承支撐的兩級平行軸齒輪箱、一個(gè)軸承負(fù)載、一個(gè)兩級行星齒輪箱和一個(gè)可編程的磁粉制動(dòng)器組成。該系統(tǒng)由3HP的電機(jī)驅(qū)動(dòng),實(shí)驗(yàn)齒輪安裝在與電機(jī)相聯(lián)接的輸入軸上,采用VQ數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過安裝在齒輪箱上的壓電式加速度傳感器采集振動(dòng)數(shù)據(jù)。齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3a所示,實(shí)驗(yàn)齒輪分為正常(Normal)和斷齒(Chip)、齒根裂紋(Crack)、缺齒(Missing)、齒面磨損(Surface)4種故障狀態(tài),如圖3b~圖3e所示。實(shí)驗(yàn)中輸入軸轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為29.81Hz,采樣頻率為25.6kHz。

【參考文獻(xiàn)】:
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本文編號:3600267

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