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基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
1
作者
张佳鑫
郭瑜
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1110-1117,共8页
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,...
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。
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关键词
旋转矢量减速器
针齿故障
角度同步平均
最大相关峭度解卷积
瞬时角速度信号
特征阶次计算
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职称材料
题名
基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
1
作者
张佳鑫
郭瑜
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1110-1117,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52165067)
云南省教育厅高校服务重点产业科技项目(FWCY-ZNT2024007)。
文摘
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。
关键词
旋转矢量减速器
针齿故障
角度同步平均
最大相关峭度解卷积
瞬时角速度信号
特征阶次计算
Keywords
rotation vector(RV)reducer
faulty pin tooth
angular synchronous averaging(ASA)
maximum correlation kurtosis deconvolution(MCKD)
instantaneous angular speed(IAS)signal
calculation of characteristic order
分类号
TH132.46 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
张佳鑫
郭瑜
《机电工程》
北大核心
2025
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