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基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别
被引量：
5
1
作者
黄晓丹
裴帮
+2 位作者
李优华
颜世铛
王征兵
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第12期1605-1610,共6页
在时频分析过程中,采用传统的短时傅里叶变换与小波变换,均不能同时拥有良好的时间分辨率和频率分辨率,针对这一问题,提出了一种基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别方法。首先,在时频分析中,利用含有上、下边频带的模拟信号,对二阶...
在时频分析过程中,采用传统的短时傅里叶变换与小波变换,均不能同时拥有良好的时间分辨率和频率分辨率,针对这一问题,提出了一种基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别方法。首先,在时频分析中,利用含有上、下边频带的模拟信号,对二阶同步挤压变换的信号提取效果进行了测试;通过加入不同程度的高斯白噪声,对二阶同步挤压变换的抗噪性能进行了测试;然后,以国内某现役地铁齿轮箱实体为研究对象,通过软件构造了其计算机虚拟样机,并借助有限元软件生成了以箱体为柔性体、传动系统为刚性体的齿轮箱刚柔耦合模型,并得到了含有断齿故障的齿轮箱和正常状态齿轮箱的测点位置振动加速度信号;最后,采用二阶同步挤压变换成功地识别出了含有断齿故障状态下齿轮箱的啮合频率和边频带,以及正常齿轮运转过程中的啮合频率。研究结果表明:相较于同步挤压变换以及传统时频分析方法,二阶同步挤压变换具有更好的时频分辨率,可以为后续的地铁齿轮箱振动信号实测以及信号识别提供一种可靠的工具。
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关键词
齿轮箱故障识别
故障
诊断
二阶同步挤压变换
振动信号
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职称材料
基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究
被引量：
7
2
作者
谢锋云
董建坤
+2 位作者
王二化
符羽
闫少石
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第6期155-160,共6页
针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propagation,BP)神经...
针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propagation,BP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法。对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比。最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别。
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关键词
齿轮箱故障识别
双隐含层
特征提取
主成分分析
RWPSO-BP神经网络
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职称材料
题名
基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别
被引量：
5
1
作者
黄晓丹
裴帮
李优华
颜世铛
王征兵
机构
郑州机械研究所有限公司
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第12期1605-1610,共6页
基金
郑州市重大科技创新专项资助项目(2019CXZX0048)。
文摘
在时频分析过程中,采用传统的短时傅里叶变换与小波变换,均不能同时拥有良好的时间分辨率和频率分辨率,针对这一问题,提出了一种基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别方法。首先,在时频分析中,利用含有上、下边频带的模拟信号,对二阶同步挤压变换的信号提取效果进行了测试;通过加入不同程度的高斯白噪声,对二阶同步挤压变换的抗噪性能进行了测试;然后,以国内某现役地铁齿轮箱实体为研究对象,通过软件构造了其计算机虚拟样机,并借助有限元软件生成了以箱体为柔性体、传动系统为刚性体的齿轮箱刚柔耦合模型,并得到了含有断齿故障的齿轮箱和正常状态齿轮箱的测点位置振动加速度信号;最后,采用二阶同步挤压变换成功地识别出了含有断齿故障状态下齿轮箱的啮合频率和边频带,以及正常齿轮运转过程中的啮合频率。研究结果表明:相较于同步挤压变换以及传统时频分析方法,二阶同步挤压变换具有更好的时频分辨率,可以为后续的地铁齿轮箱振动信号实测以及信号识别提供一种可靠的工具。
关键词
齿轮箱故障识别
故障
诊断
二阶同步挤压变换
振动信号
Keywords
gearboxfault identification
fault diagnosis
second order synchronous extrusion transform
vibration signal
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究
被引量：
7
2
作者
谢锋云
董建坤
王二化
符羽
闫少石
机构
华东交通大学机电与车辆工程学院
常州信息职业技术学院机电工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第6期155-160,共6页
文摘
针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propagation,BP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法。对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比。最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别。
关键词
齿轮箱故障识别
双隐含层
特征提取
主成分分析
RWPSO-BP神经网络
Keywords
gearbox fault identification
double hidden layer
feature extraction
principal component analysis
RWPSO-BP neural network
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二阶同步挤压变换的齿轮箱故障识别
黄晓丹
裴帮
李优华
颜世铛
王征兵
《机电工程》
CAS
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究
谢锋云
董建坤
王二化
符羽
闫少石
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
已选择
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