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基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断
被引量：
3
1
作者
王宏民
禅亮
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期18-25,共8页
基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能...
基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能够揭示早期磨损状态的微弱齿轮振动信号采用近似完全重构的准则来初始化模式数,并采用信号功率谱密度最大值对应的频率初始化VMD方法的中心频率,用以有效提取齿轮磨损信息,进而结合核支持向量机进行齿轮的早期磨损诊断.实验结果表明,所提方法可有效克服背景噪声大无法预设模式数的问题,对噪声具有更好的鲁棒性,诊断准确率达到94.4%,可为齿轮早期磨损检测提供解决方法.
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关键词
齿轮振动信号的提取
早期磨损诊断
频谱相关性分析
变分模态分解
支持向量机
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职称材料
题名
基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断
被引量：
3
1
作者
王宏民
禅亮
机构
哈尔滨理工大学自动化学院
黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期18-25,共8页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201310).
文摘
基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能够揭示早期磨损状态的微弱齿轮振动信号采用近似完全重构的准则来初始化模式数,并采用信号功率谱密度最大值对应的频率初始化VMD方法的中心频率,用以有效提取齿轮磨损信息,进而结合核支持向量机进行齿轮的早期磨损诊断.实验结果表明,所提方法可有效克服背景噪声大无法预设模式数的问题,对噪声具有更好的鲁棒性,诊断准确率达到94.4%,可为齿轮早期磨损检测提供解决方法.
关键词
齿轮振动信号的提取
早期磨损诊断
频谱相关性分析
变分模态分解
支持向量机
Keywords
extraction of gear vibration signals
early wear diagnosis
spectrum correlation analysis
variational mode decomposition(VMD)
support vector machines(SVM)
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH132 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断
王宏民
禅亮
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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