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基于AHNs的轮毂电机用深沟球轴承故障特征提取

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深沟球轴承是电动汽车用轮毂电机的重要组成部件,然而车辆复杂多变的行驶工况和轮毂电机独特的安装位置极易诱发轴承局部磨损等机械故障.针对间歇性强干扰下轮毂电机用轴承常见的机械故障,本文提出一种基于人工碳氢网络(Artificial Hydrocarbon Networks,AHNs)技术的故障特征提取方法.将监测信号分割成多个窗口和区间以模拟碳氢化合物和碳氢分子,构建人工碳氢混合物网络模型,并基于有机化合物及其分子对信息的封装特性,实现局部信号中高低频信号的自适应分离.通过仿真信号分析和实验数据分析,验证了该方法可有效提取轮榖电机轴承故障特征.

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来源
《2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议》|2018年|256-258|共3页
会议地点内蒙古包头
作者
XUE Hongtao; 薛红涛; YIN Suqun; 殷苏群; LI Zhongxing; 李仲兴; ZHOU Zhuang; 周庄; JIANG Hong; 江洪;
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作者单位

中国机械工程学会中国振动工程学会中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U469.72:U472.42;
关键词
电动汽车; 轮榖电机; 深沟球轴承; 故障诊断; 特征提取; 人工碳氢网络;

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