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题名齿轮传动系统健康监测的故障边频簇惩罚回归提取方法
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作者
孔德同
李乃鹏
李鑫宇
刘超
张乐平
黄宇昊
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机构
华电电力科学研究院有限公司
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
清华大学能源与动力工程系
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出处
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第4期189-196,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52375121,62233017)
中国博士后科学基金资助项目(2021T140540)
青年人才托举工程资助项目(2022QNRC001)。
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文摘
当齿轮发生故障时,频谱中出现以啮合频率及其高阶谐波频率为中心、以齿轮旋转频率为间隔的多阶调制边频簇现象。为了自动聚焦故障边频成分,提出一种惩罚回归的故障边频簇提取方法,通过自适应稀疏群套索回归自数据驱动策略确定惩罚系数大小,在线更新频谱权重,以此找到故障边频簇。在稀疏群套索回归获得的各边频权重系数基础上,提出一种新稀疏群套索边带指标对齿轮传动系统进行健康监测,实现齿轮传动系统早期故障预警与定位。结果分析表明,所提出的方法可以实现更准确的齿轮早期故障预警与故障定位。
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关键词
稀疏群套索
齿轮传动系统
故障边频簇
健康监测
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Keywords
sparse group lasso
gear transmission system
fault sidebands cluster
health monitoring
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分类号
TH212
[机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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