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题名时频短时集中变换方法在变工况轴承脊线提取中的应用
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作者
蒋逸心
周俊
伍星
刘韬
刘畅
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机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省先进装备智能制造技术重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期106-114,133,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52065030)
云南省科技厅重大专项课题资助项目(202202AC080003-3)
云南省教育厅科学研究基金项目资助(2023J0138)。
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文摘
时变转速工况下的轴承故障诊断分析方法大多是基于主轴转速的阶次跟踪方法,但由于设计、成本等原因,转速计广泛应用受限。而基于时频脊线提取的阶次分析不依赖转速计可直接进行分析,但目前脊线提取存在提取精度较差以及提取流程效率较低等问题。据此,提出一种应用于脊线提取的短时集中变换(short-term concentrated transform, STCT)方法,首先通过一个遍历时频矩阵的向量处理时频矩阵内的数据以提高时频分辨率;其次使用新的脊线提取流程,在几乎不增加计算成本的前提下更高效、准确地完成时频脊线提取;最后通过仿真和实测信号验证该方法及流程的准确性,通过与其他时频方法的比较进一步说明所提方法的优越性,最终实现轴承时变转速工况下的故障诊断。
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关键词
故障诊断
时变转速工况
时频分析
脊线提取
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Keywords
fault diagnosis
time-varying rotating speed condition
time-frequency analysis
ridge line extraction
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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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题名时变转速下基于IFMD的行星齿轮箱微弱故障诊断
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作者
王朝阁
张奇奇
周福娜
王冉
胡雄
李宏坤
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机构
上海海事大学物流工程学院
大连理工大学机械工程学院
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期1980-1992,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52205111)。
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文摘
针对强背景噪声干扰且变转速下行星齿轮箱早期微弱故障特征难以被有效识别的问题,提出一种改进特征模态分解(Improved Feature Mode Decomposition,IFMD)的时变工况行星齿轮箱微弱故障诊断方法。对于特征模态分解算法中的关键输入参数分解模态个数n、滤波器个数K和滤波器长度L需要依靠人为经验反复尝试而不具有自适应的问题,提出通过尺度空间谱划分来确定所需分解模态个数n;在此基础上,以谱基尼指数(Spectral Gini Index,SGI)作为目标函数,采用粒子群算法自动确定最佳的滤波器个数K和滤波器长度L。最优输入参数组合下,采用IFMD对故障信号进行最佳模态分解,并选取SGI值最大的分量作为敏感模态。从敏感分量的包络阶次谱中提取显著故障特征阶次来准确判别故障类型。通过变转速仿真信号和工程实验数据分析表明,相比PSO-VMD方法、MED方法、SGMD方法和快速谱峭度方法,所提方法能够更加清晰、全面地提取微弱故障信息,提高了时变工况下行星齿轮箱早期故障特征的表征能力和诊断精度。
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关键词
故障诊断
行星齿轮箱
时变转速工况
特征模态分解
微弱故障
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Keywords
fault diagnosis
planetary gearbox
time-varying speed operating conditions
feature modal decomposition
weak fault
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH132.425
[机械工程—机械制造及自动化]
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