基于改进奇异值分解技术的齿轮调制故障特征提取

被引：39

作者：

陈恩利 ^{[1
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吴勇军 ^{[1
,2
]}

申永军 ^{[1
]}

谢法 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 石家庄铁道学院机械工程分院

[2] 北京航空航天大学能源与动力工程学院

来源：

振动工程学报 | 2008年 / 05期

关键词：

故障诊断; 齿轮; 调制信号; 奇异值分解;

D O I：

10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2008.05.007

中图分类号：

TH132.41 [齿轮及齿轮传动];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上,研究了信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布与信号特征的关系,引入了自相关分析及信号叠加技术,改进了现有算法,使得吸引子轨迹矩阵的重构科学合理。研究表明:该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号,并成功用于实测齿轮调制故障信号的提取,为齿轮箱故障诊断提供了一个新的思路。

引用

页码：530 / 534

页数：5

共 7 条

[1]

噪声背景下检测突变信息的奇异值分解技术 [J].