振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
JOURNAL OF VIBRATION, MEASUREMENT & DIAGNOSIS
2014年
2期
295-300
,共6页
李兵%高敏%张旭光%贾春宁
李兵%高敏%張旭光%賈春寧
리병%고민%장욱광%가춘저
齿轮%故障诊断%特征提取%形态梯度%非负矩阵分解
齒輪%故障診斷%特徵提取%形態梯度%非負矩陣分解
치륜%고장진단%특정제취%형태제도%비부구진분해
振动信号处理与特征参数提取是实现齿轮智能故障诊断的关键.提出采用形态梯度算法对齿轮振动信号进行处理,既可以抑制噪声又可充分突出故障信号的冲击特征,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中反映齿轮工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于齿轮故障诊断的特征参量.结果表明,与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,笔者提出的方法能够具有更高的分类精度,为准确判断齿轮工作状态提供了一种行之有效的新方法.
振動信號處理與特徵參數提取是實現齒輪智能故障診斷的關鍵.提齣採用形態梯度算法對齒輪振動信號進行處理,既可以抑製譟聲又可充分突齣故障信號的遲擊特徵,能夠在彊譟聲揹景下有效地提取振動信號中反映齒輪工作狀態的有用分量;在此基礎上提齣採用非負矩陣分解的特徵提取方法對信號進行壓縮,計算用于齒輪故障診斷的特徵參量.結果錶明,與傳統的信號處理與特徵參量提取方法相比,筆者提齣的方法能夠具有更高的分類精度,為準確判斷齒輪工作狀態提供瞭一種行之有效的新方法.
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