ICA在模态参数识别和故障诊断中的应用

发布时间：2018-04-08 19:32

  本文选题：独立分量分析　切入点：模态参数识别　出处：《机械设计与制造》2017年10期

【摘要】：模态参数识别是故障诊断中的常用手段之一。通过独立分量分析(ICA)技术将结构的自由振动响应信号分解为若干个解耦的单自由度信号,进而结合Hilbert变换识别模态参数。通过数值仿真分析了不同ICA算法在不同工况下识别结构模态参数的可行性,并将识别精度较高的二阶盲辨识(SOBI)方法应用于悬臂梁裂纹故障实验。实验结果表明,裂纹故障产生时结构的各阶固有频率都存在不同程度的降低,且高阶固有频率降低的尤为明显,为机械设备故障诊断提供了有力的参考依据。
[Abstract]:Modal parameter identification is one of the commonly used methods in fault diagnosis.The free vibration response signal of the structure is decomposed into several decoupled single-degree-of-freedom signals by the independent component analysis (ICA) technique, and then the modal parameters are identified by using the Hilbert transform.The feasibility of identifying structural modal parameters with different ICA algorithms under different working conditions is analyzed by numerical simulation. The second-order blind identification method with high accuracy is applied to the crack failure experiment of cantilever beam.The experimental results show that the natural frequencies of each order of the structure are reduced in varying degrees when the crack faults occur, and the reduction of the higher order natural frequencies is especially obvious, which provides a powerful reference basis for the fault diagnosis of mechanical equipment.
【作者单位】： 武汉科技大学机械自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51175387);国家自然科学基金资助项目(61273005)
【分类号】：TH17

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本文编号：1723066