本文關(guān)鍵詞：基于變分模態(tài)分解的齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測　出處：《機(jī)械傳動》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳動系統(tǒng)振動信號可能存在的故障特征不明顯造成的故障識別困難問題,提出了一種基于變分模態(tài)分解和奇異值分解的特征提取方法,并采用模糊C均值聚類進(jìn)行狀態(tài)識別與監(jiān)測。首先將齒輪箱各狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行變分模態(tài)分解,并將各模態(tài)奇異值作為特征值,通過模糊聚類進(jìn)行狀態(tài)識別,最后應(yīng)用于齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測。結(jié)果表明,對于人工無法識別的齒輪箱故障,該方法故障識別率在86%以上,基于該方法的狀態(tài)監(jiān)測可為齒輪故障預(yù)警及嚴(yán)重程度提供參考。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of fault identification caused by the unobvious fault characteristics of vibration signal of transmission system, a feature extraction method based on variational mode decomposition and singular value decomposition is proposed. Firstly, the gearbox state data are decomposed by variational mode decomposition, and the singular values of each mode are taken as eigenvalues, and the state identification is carried out by fuzzy clustering. Finally, it is applied to the gearbox condition monitoring. The result shows that the fault recognition rate of this method is more than 86% for the gearbox failure which can not be identified by human. The condition monitoring based on this method can provide reference for gear fault warning and severity.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實驗室(華北電力大學(xué));國網(wǎng)河北唐縣供電有限責(zé)任公司;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助(13MS102);中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助(2014xs89)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪箱是機(jī)械傳動系統(tǒng)中的重要部件,其故障診斷一直為關(guān)注熱點(diǎn),但多數(shù)研究集中在頻譜特征分析,齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測研究相對較少。文獻(xiàn)[1]提出基于核函數(shù)PCA的齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測,根據(jù)非線性主元構(gòu)建特征子空間,實現(xiàn)對齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測;文獻(xiàn)[2]采用近似熵參數(shù)對齒輪輕度磨損

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8 ;[J];;年期

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2 潘，

本文編號：1379369