多維多尺度齒輪故障特征提取與分類的研究.pdf

1、齒輪故障診斷中關(guān)鍵的兩個(gè)部分就是信號(hào)特征的提取和模式識(shí)別。本課題綜合分析了國(guó)內(nèi)外對(duì)齒輪故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀,在齒輪的振動(dòng)機(jī)理及齒輪故障的振動(dòng)信號(hào)特征的基礎(chǔ)上,提出了一種多維多尺度特征提取算法和一種基于模糊C聚類的故障分類算法。具體的研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)在總結(jié)了齒輪不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)特征的基礎(chǔ)上,采用仿真信號(hào),模擬了齒輪正常、磨損和斷齒的振動(dòng)信號(hào)特征,更為直觀地掌握了不同故障的振動(dòng)信號(hào)特征,同時(shí)也為故障分類提供了仿真信號(hào)。

2、
　　(2)提出了一種多維多尺度特征提取算法。待處理信號(hào)首先經(jīng)過奇異值分解,將一維信號(hào)重構(gòu)成多維信號(hào),凸顯出更多的特征信息;然后采用奇異值分解,分解成不同尺度的調(diào)幅——調(diào)頻信號(hào),取能量高的乘積函數(shù)求和重構(gòu);最后,利用形態(tài)差值濾波器提取出特征信息,通過仿真實(shí)驗(yàn)和齒輪故障模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　(3)在特征提取的基礎(chǔ)上,將模糊C聚類算法引入到故障分類中,從提取的特征信息中選擇合適的特征量,通過仿真實(shí)驗(yàn)和齒輪故障模擬實(shí)