王星宇
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：武汉理工大学能源与动力工程学院更多>>
- 相关领域：机械工程更多>>
- 基于时频分析的阶次谱在齿轮故障诊断中的应用研究（英文）
- 2016年
- 对于变转速状态下的机械设备,所产生的信号大部分为非稳态信号。使用频谱分析其信号特征时,会随分析时间长度的变化而变化,无法突显重要的信号特征,导致在故障诊断或辨识上的困难。为了改善此缺点,提出时频阶次谱的分析方法,此方法结合短时傅立叶转换与转速频率阶次,拾取非稳态信号的阶次特征,再结合主成份分析法进行降维,将提取的时频阶次谱主成份输入BP神经网络中,进行齿轮-转子实验平台在非稳态运转下的故障诊断。研究结果表明:此种信号特征不因转速变化而改变,可有效作为机械设备在非稳态状态运转下的故障辨识,其辨识正确率可由93.8%提高至98.9%以上;训练速度由196 s加快至139 s,提高了29%,能达到快速故障诊断的效果。
- 王睿鑫裴扬王星宇张涛
- 关键词：主成份分析法
