發(fā)布時間：2017-06-03 02:13

  本文關(guān)鍵詞：EMD分解與多特征融合的齒輪故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決齒輪振動信號在現(xiàn)實中難以獲取大量典型故障樣本和分類的精確度低的問題,提出基于EMD分解與多特征融合的齒輪故障診斷方法。首先,提取反映信號特征的各項參數(shù)指標(biāo)作為特征向量;其次,利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)對原始信號進(jìn)行分解,進(jìn)而提取分解后各本征模式分量(IMF)的能量指標(biāo)組成特征向量;然后,將其與信號特征各項參數(shù)融合成特征向量組合,并將其作為SVM多故障分類器的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,實現(xiàn)齒輪的智能診斷。通過實驗室軸承的故障診斷研究表明:該方法對于齒輪的各種狀態(tài)具有很好的分類精確度,更加有效地識別齒輪故障類型。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EMD 本征模式分量 特征向量 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(21366017) 內(nèi)蒙古科技廳高新技術(shù)領(lǐng)域科技計劃重大項目(20130302)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 0前言齒輪是現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備重要傳動部件,其正常工作與否直接關(guān)系到設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況。在實際的生產(chǎn)過程中,齒輪的故障信號往往是非線性、非平穩(wěn)的,且難以提取故障特征,給故障診斷帶來了很大的困難。合理的從非平穩(wěn)的故障信號中提取出故障信息成為齒輪故障診斷的關(guān)鍵。經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒?

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：417052