發(fā)布時(shí)間：2017-08-04 19:18

  本文關(guān)鍵詞：基于峭度與IMF能量融合特征和LS-SVM的齒輪故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： IMF分量 峭度和能量特征 最小二乘支持向量機(jī) 故障診斷

【摘要】：針對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)非線性非平穩(wěn)特性,為避免傳統(tǒng)時(shí)頻方法在表征設(shè)備狀態(tài)時(shí)的不足,提出一種基于融合峭度與IMF能量特征和LS-SVM的齒輪故障診斷方法。首先,對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特征,組成融合特征向量;最后,將齒輪正常、齒根裂紋、斷齒3種狀態(tài)下的融合特征向量輸入到LS-SVM,通過(guò)訓(xùn)練好的LS-SVM對(duì)齒輪狀態(tài)進(jìn)行分類識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能準(zhǔn)確識(shí)別齒輪的工作狀態(tài),且與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM相比,有著更高的故障識(shí)別效率,可用于齒輪信號(hào)的故障診斷。
【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】： IMF分量 峭度和能量特征 最小二乘支持向量機(jī) 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(21366017) 內(nèi)蒙古科技廳高新技術(shù)領(lǐng)域科技計(jì)劃重大項(xiàng)目(20130302)
【分類號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 1 2 3正常齒根裂紋斷齒1.811 01.680 11.459 100.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0能量熵值圖1齒輪不同狀態(tài)下的能量熵值0引言齒輪是用來(lái)改變轉(zhuǎn)速和傳遞動(dòng)力的常用零件,在現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備中有著廣泛應(yīng)用。由于齒輪本身工作環(huán)境比較惡劣,故極易受到損害,出現(xiàn)故障。齒輪故障信號(hào)由機(jī)械

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：621253