基于多个无标度区多重分形理论的齿轮故障诊断

发布时间：2017-05-31 17:22

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【摘要】：针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多个无标度区的多重分形理论与神经网络相结合的机械故障诊断方法。该方法采用多重分形理论计算齿轮振动信号的多分形谱和广义分形维数,并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,并对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。实验证明,与单一无标度区多分形谱理论特征提取方法相比较,所提出的方法能更精密刻画振动信号特征,并获得更高的识别率。
【作者单位】： 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室;
【关键词】： 多个无标度区 多重分形谱 齿轮故障状态 整体特性
【基金】：国家自然科学基金项目资助(51105284;51475339)
【分类号】：TH165.3;TH132.41
【正文快照】： 1引言齿轮广泛应用于各种机械设备中,特别是对于一些大型生产设备,一旦齿轮发生故障,将会造成巨大的经济损失。目前,对齿轮的状态监测主要基于齿轮振动信号进行,齿轮振动信号的故障诊断方法已经有很多[1-2],如常见的时频域分析,谱分析,傅里叶变换等。但是,齿轮振动信号具有典

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本文编号：410164