基于多重分形去趋势互相关分析的齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-08-10 06:33

  本文关键词：基于多重分形去趋势互相关分析的齿轮箱故障诊断

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【摘要】：多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)算法只能处理一维时间序列,当采用MFDFA算法分析复杂的齿轮箱故障信号时,其分析结果容易受到信号噪声及其它因素的干扰。解决这个问题的有效方法是采用多维数据分析方法,为此本文采用多重分形去趋势互相关分析(Multifractal Detrended Cross-correlation Analysis,MF-DCCA)算法来分析齿轮箱振动信号,提出了基于MF-DCCA算法的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先计算二维振动信号的互相关函数,然后再分析互相关函数的多重分形特征。将本文所提出的方法用于分析实际齿轮箱的振动信号,结果表明该方法能够区分相近的齿轮箱故障模式,在齿轮箱故障诊断中取得了良好的效果,与基于MFDFA算法的方法相比具有明显的优势。
【作者单位】： 潍坊学院机电与车辆工程学院;潍坊学院信息与控制工程学院;
【关键词】： 多重分形 去趋势互相关分析 齿轮箱 故障诊断
【基金】：山东省自然科学基金(ZR2012EEL07) 潍坊市科技发展计划(2014ZJ1051) 潍坊学院博士科研基金(2014BS17)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齿轮箱是旋转机械的重要部件,在工业生产中发挥着重要的作用。齿轮箱具有复杂的结构,当其出现故障时,其振动信号不但含有较多的噪声,而且呈现非平稳非线性特征[1],这时要分析隐藏在齿轮箱振动信号中的动力学行为就比较困难。傅里叶变换和时序分析等传统的信号处理方法不

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本文编号：649305