基于变分模态分解的齿轮箱状态监测

发布时间：2018-01-04 17:24

  本文关键词：基于变分模态分解的齿轮箱状态监测　出处：《机械传动》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对传动系统振动信号可能存在的故障特征不明显造成的故障识别困难问题,提出了一种基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,并采用模糊C均值聚类进行状态识别与监测。首先将齿轮箱各状态数据进行变分模态分解,并将各模态奇异值作为特征值,通过模糊聚类进行状态识别,最后应用于齿轮箱状态监测。结果表明,对于人工无法识别的齿轮箱故障,该方法故障识别率在86%以上,基于该方法的状态监测可为齿轮故障预警及严重程度提供参考。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of fault identification caused by the unobvious fault characteristics of vibration signal of transmission system, a feature extraction method based on variational mode decomposition and singular value decomposition is proposed. Firstly, the gearbox state data are decomposed by variational mode decomposition, and the singular values of each mode are taken as eigenvalues, and the state identification is carried out by fuzzy clustering. Finally, it is applied to the gearbox condition monitoring. The result shows that the fault recognition rate of this method is more than 86% for the gearbox failure which can not be identified by human. The condition monitoring based on this method can provide reference for gear fault warning and severity.
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);国网河北唐县供电有限责任公司;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助(13MS102);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2014xs89)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齿轮箱是机械传动系统中的重要部件,其故障诊断一直为关注热点,但多数研究集中在频谱特征分析,齿轮箱状态监测研究相对较少。文献[1]提出基于核函数PCA的齿轮箱运行状态监测,根据非线性主元构建特征子空间,实现对齿轮箱运行状态监测;文献[2]采用近似熵参数对齿轮轻度磨损

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本文编号：1379369