為了對(duì)行星齒輪箱進(jìn)行故障檢測(cè)和診斷,提出了一種基于共振稀疏快速獨(dú)立分量的分析方法（RSIFICA）.該方法首先采用共振稀疏分解對(duì)信號(hào)進(jìn)行降維預(yù)處理,進(jìn)行二次共振稀疏分解,構(gòu)造虛擬通道增加傳感器通道數(shù)目,同時(shí)引入牛頓-辛普森公式對(duì)快速獨(dú)立分量分析方法進(jìn)行改進(jìn).該方法減少包含瞬態(tài)沖擊的寬帶信號(hào)的影響,實(shí)現(xiàn)信號(hào)中振源信號(hào)數(shù)目的降維.同時(shí),二次分解增加輸入FastICA的通道數(shù),解決了獨(dú)立分量分析方法在提取行星齒輪箱故障特征頻率過程中出現(xiàn)欠定盲源和收斂速度緩慢問題,同時(shí)提高了FastICA的運(yùn)算效率.將該方法應(yīng)用到行星齒輪箱的故障診斷中,包絡(luò)譜分析結(jié)果表明,RSIFICA能準(zhǔn)確地提取行星齒輪箱斷齒故障特征頻率,有效地解決了FastICA的問題,計(jì)算效率提高了21.49%.對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,相比于EMD-FastICA聯(lián)合方法,RSIFICA能夠?qū)X輪微弱故障特征進(jìn)行更為有效的提取. 

【文章來源】：東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年02期 第377-384頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

L層品質(zhì)因子可調(diào)小波變換圖

式中,y(t)為源信號(hào)s(t)的估計(jì).混合矩陣W求解的第1步是建立一個(gè)以W為變?cè)哪繕?biāo)函數(shù)L(W),如果某個(gè) W ^ 能使L(W)達(dá)到極大值,即該 W ^ 為所需的解.第2步即是用一種有效的算法求 W ^ , 按照L(W)的不同定義構(gòu)成了不同的ICA算法.因此ICA實(shí)質(zhì)上是一個(gè)優(yōu)化問題,其原理如圖3所示,其目的是通過優(yōu)化分解矩陣W,以獲得源信號(hào)s(t),并使源信號(hào)間的獨(dú)立性最強(qiáng).2.2 FastICA算法

基于RSIFICA齒輪箱故障識(shí)別方法

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2909309