本文關(guān)鍵詞：基于獨立分量分析的齒輪箱故障診斷研究　出處：《中北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 齒輪箱 故障診斷 獨立分量分析 特征提取 小波分析 支持向量機(jī)

【摘要】：對齒輪箱進(jìn)行故障診斷具有特別重要的意義，因為它是機(jī)械設(shè)備中一個重要的組成部分。本文通過在實驗室狀態(tài)對齒輪箱常見故障進(jìn)行模擬，以基于動態(tài)因子和線性遞減慣性權(quán)重的粒子群算法優(yōu)化的獨立分量分析（ICA）方法對測取的故障信號進(jìn)行預(yù)處理，再利用小波包分析獲取能量特征值，最后利用支持向量機(jī)（SVM）的方法對齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行識別，收到了較好的效果。 近年來迅速發(fā)展起來的基于盲信號處理的獨立分量分析技術(shù)提供了一種全新的信號分離與特征提取思路，在故障診斷領(lǐng)域已有了相關(guān)的初步研究。本文介紹了獨立分量分析的基本原理和理論，在研究ICA算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于動態(tài)因子和線性遞減慣性權(quán)重的粒子群算法（WCPSO）與非線性ICA結(jié)合進(jìn)行信號分離的算法。通過三類仿真信號驗證了該算法在信號分析中的有效性。 在實踐部分將ICA方法應(yīng)用于實驗室提取的齒輪箱故障信號，利用基于WCPSO算法的非線性ICA分析方法對實驗室測取的齒輪箱故障信號進(jìn)行了分離，分離結(jié)果表明，經(jīng)ICA分解后故障信息明顯增強(qiáng)，實現(xiàn)了齒輪箱故障信號的初步診斷。然后對分離后的信號利用小波包進(jìn)行四層分解，獲取了十六個頻段的能量特征，將特征值輸入到支持向量機(jī)（SVM）中對齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行識別，結(jié)果表明，本文的方法使故障診斷的精度是比較理想的。本文還將不同特征提取和分類方法的診斷結(jié)果進(jìn)行了比對，分析表明，，本文所采用的方法的故障診斷精度得到較大提高。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1355294