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基于HBA-ICEEMDAN和HWPE的行星齿轮箱故障诊断 被引量:7
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作者 陈爱午 王红卫 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1157-1166,共10页
针对行星齿轮箱的故障特征提取和模式识别问题,提出了结合蜜獾算法(HBA)优化改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)、层次加权排列熵(HWPE)和灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用HBA优化了ICEEMDA... 针对行星齿轮箱的故障特征提取和模式识别问题,提出了结合蜜獾算法(HBA)优化改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)、层次加权排列熵(HWPE)和灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用HBA优化了ICEEMDAN的白噪声幅值权重和噪声添加次数,并对行星齿轮箱的振动信号进行了HBA-ICEEMDAN分解,得到了若干个本征模态函数,筛选出其中相关系数较大的分量进行了重构;然后,利用HWPE提取了重构低噪信号的敏感特征值,获得了故障特征向量;最后,利用GWO优化了SVM的惩罚系数和核系数,训练GWO-SVM多故障分类器,对行星齿轮箱损伤进行了识别;利用行星齿轮箱的振动数据进行实验,验证了算法的有效性。研究结果表明:结合HBA-ICEEMDAN、HWPE和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断方法能够准确地识别行星齿轮箱的典型单点故障和复合故障,识别准确率达到了98.15%。相较于其他组合方法,该方法在行星齿轮箱故障诊断中更具有有效性,更具有优越性。 展开更多
关键词 齿轮传动 蜜獾算法 改进自适应噪声完备经验模态分解 层次加权排列熵 灰狼算法-优化支持向量机 行星齿轮箱 故障诊断
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基于格子Boltzmann方法的静压转台流场动态分析
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作者 常斌 段鸾芳 《液压与气动》 北大核心 2022年第12期84-90,共7页
基于一种双环形静压转台结构,采用格子Boltzmann方法(LBM)系统分析了转台内的油液流动,重点讨论了封油边间隙高度、入口速度及油液黏度对转台内油液流动的影响,利用压力分布曲线表征承载能力的情况。结果表明:3个参数对流线图中主涡的... 基于一种双环形静压转台结构,采用格子Boltzmann方法(LBM)系统分析了转台内的油液流动,重点讨论了封油边间隙高度、入口速度及油液黏度对转台内油液流动的影响,利用压力分布曲线表征承载能力的情况。结果表明:3个参数对流线图中主涡的强烈程度、封油边径向速度分布及承载能力均有不同程度的影响;只有封油边间隙高度较小时,环形设置对转台的承载能力才有显著地提升;入口速度越大,油液黏度越小,中心凹槽与外侧凹槽的承载能力均有相应提升。 展开更多
关键词 静压转台 油液流动 入口速度 油液黏度
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