本文關(guān)鍵詞：蝸輪減速器振動(dòng)信號(hào)特征提取與狀態(tài)識(shí)別

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【摘要】：為實(shí)現(xiàn)蝸輪減速器運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別,首先結(jié)合小波包分解和矩陣?yán)碚摰奶攸c(diǎn),提出基于參考信號(hào)的小波包能量矩陣構(gòu)造方法,分析了矩陣的最大奇異值(特征值)與運(yùn)行狀態(tài)的物理聯(lián)系,并驗(yàn)證了所提方法比以往方法提取出的特征參數(shù)敏感度更高;然后改進(jìn)思維進(jìn)化算法(MEA)用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行狀態(tài)的智能識(shí)別,將提取的特征參數(shù)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,結(jié)果表明識(shí)別正確率提高了17.93%,從而驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性;最后提出了一種快速分類方法,該方法可以較好地區(qū)分故障與正常狀態(tài),解決了對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的在線診斷問(wèn)題。
【作者單位】： 上海理工大學(xué);
【基金】：上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12ZR1420700)
【分類號(hào)】：TH132.46
【正文快照】： 0引言在工業(yè)上蝸輪減速器廣泛應(yīng)用于需要轉(zhuǎn)換扭矩或速度的機(jī)械設(shè)備上。相比齒輪減速器,蝸輪減速器具有單級(jí)傳動(dòng)比大、體積相對(duì)較小且可實(shí)現(xiàn)自鎖等優(yōu)點(diǎn),是設(shè)備動(dòng)力傳動(dòng)的重要組成部件。所以,為了保證生產(chǎn)線連續(xù)運(yùn)作,對(duì)蝸輪減速器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷就顯得尤為重要。對(duì)機(jī)

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本文編號(hào)：1282115