基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断

发布时间：2018-10-31 15:47

【摘要】：为了解决传统的移频变尺度随机共振只对单一参数进行优化,忽略各个参数之间交互作用的不足,提出了一种改进移频变尺度随机共振的算法。首先利用移频变尺度对大参数信号进行预处理;其次以最大信噪比为优化目标,采用改进鱼群算法对系统参数进行同步优化;最终实现齿轮故障微弱特征信号的最优提取。研究结果表明,该算法可以将噪声能量转移到微弱特征信号上,提高信噪比,并对齿轮进行故障诊断,且相对于传统的移频变尺度随机共振以及小波阈值降噪而言更加优越。该文提出的算法可用于强噪声环境下的齿轮故障诊断,为农业机械中齿轮故障诊断研究提供了参考。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional frequency shift variable scale stochastic resonance can only optimize a single parameter and ignore the interaction between the parameters, an improved frequency shift variable scale stochastic resonance algorithm is proposed. Firstly, the large parameter signal is preprocessed by frequency shift and variable scale. Secondly, the improved fish swarm algorithm is used to synchronize the system parameters with the maximum signal-to-noise ratio as the optimization target. Finally, the optimal extraction of the weak characteristic signal of gear fault is realized. The results show that the proposed algorithm can transfer the noise energy to the weak signal, improve the signal-to-noise ratio (SNR) and fault diagnosis of gears, and is superior to the traditional frequency shift variable scale stochastic resonance and wavelet threshold noise reduction. The algorithm proposed in this paper can be used for gear fault diagnosis in strong noise environment and provides a reference for the research of gear fault diagnosis in agricultural machinery.
【作者单位】： 中国矿业大学机电工程学院;安徽猎豹汽车有限公司;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA06A406)
【分类号】：TH132.41

【二级参考文献】

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本文编号：2302746