基于自适应非趋势波动分析的齿轮振动信号特征提取
Adaptive detrended fluctuation analysis as a feature extraction method for gear's vibration signal作者机构：武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081
出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)
年 卷 期：2015年第34卷第9期
页 面：154-157页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：国家自然科学基金青年基金资助项目(51105284) 湖北省高校优秀中青年创新团队计划(T200905)资助
主 题：非趋势波动分析 标度指数 长程相关性 聚类 神经网络
摘 要：非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性,提出滑动加窗算法,实现标度指数的自适应提取,并结合神经网络算法进行故障分类。设计单级齿轮减速器的实验平台,并采集齿轮的径向振动信号进行自适应非趋势波动分析,研究表明,该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率。
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