多維多尺度齒輪故障特征提取與分類的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、齒輪故障診斷中關(guān)鍵的兩個部分就是信號特征的提取和模式識別。本課題綜合分析了國內(nèi)外對齒輪故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀,在齒輪的振動機理及齒輪故障的振動信號特征的基礎(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。具體的研究內(nèi)容如下:
　　(1)在總結(jié)了齒輪不同狀態(tài)下的振動信號特征的基礎(chǔ)上,采用仿真信號,模擬了齒輪正常、磨損和斷齒的振動信號特征,更為直觀地掌握了不同故障的振動信號特征,同時也為故障分類提供了仿真信號。

2、
　　(2)提出了一種多維多尺度特征提取算法。待處理信號首先經(jīng)過奇異值分解,將一維信號重構(gòu)成多維信號,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,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,通過仿真實驗和齒輪故障模擬實驗驗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,通過仿真實驗和齒輪故障模擬實

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