本文關(guān)鍵詞：基于獨(dú)立分量分析的齒輪箱故障診斷研究　出處：《中北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷具有特別重要的意義，因?yàn)樗菣C(jī)械設(shè)備中一個(gè)重要的組成部分。本文通過(guò)在實(shí)驗(yàn)室狀態(tài)對(duì)齒輪箱常見故障進(jìn)行模擬，以基于動(dòng)態(tài)因子和線性遞減慣性權(quán)重的粒子群算法優(yōu)化的獨(dú)立分量分析（ICA）方法對(duì)測(cè)取的故障信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，再利用小波包分析獲取能量特征值，最后利用支持向量機(jī)（SVM）的方法對(duì)齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，收到了較好的效果。 近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的基于盲信號(hào)處理的獨(dú)立分量分析技術(shù)提供了一種全新的信號(hào)分離與特征提取思路，在故障診斷領(lǐng)域已有了相關(guān)的初步研究。本文介紹了獨(dú)立分量分析的基本原理和理論，在研究ICA算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于動(dòng)態(tài)因子和線性遞減慣性權(quán)重的粒子群算法（WCPSO）與非線性ICA結(jié)合進(jìn)行信號(hào)分離的算法。通過(guò)三類仿真信號(hào)驗(yàn)證了該算法在信號(hào)分析中的有效性。 在實(shí)踐部分將ICA方法應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室提取的齒輪箱故障信號(hào)，利用基于WCPSO算法的非線性ICA分析方法對(duì)實(shí)驗(yàn)室測(cè)取的齒輪箱故障信號(hào)進(jìn)行了分離，分離結(jié)果表明，經(jīng)ICA分解后故障信息明顯增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了齒輪箱故障信號(hào)的初步診斷。然后對(duì)分離后的信號(hào)利用小波包進(jìn)行四層分解，獲取了十六個(gè)頻段的能量特征，將特征值輸入到支持向量機(jī)（SVM）中對(duì)齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果表明，本文的方法使故障診斷的精度是比較理想的。本文還將不同特征提取和分類方法的診斷結(jié)果進(jìn)行了比對(duì)，分析表明，，本文所采用的方法的故障診斷精度得到較大提高。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1355294