VMD和CICA在齿轮箱故障诊断中的应用

吴鲁明; 郝如江; 何天远

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VMD和CICA在齿轮箱故障诊断中的应用

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cqvip:针对齿轮箱故障信号微弱且易受周围噪声影响的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的约束独立分量分析(constrained independent component analysis,CICA)算法。利用单通道加速度传感器采集齿轮箱的混合故障信号,通过VMD算法将混合信号分解为多个不同的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据峭度和互相关系数选取有效的IMF分量进行重构信号,对于重构信号利用CICA进行降噪处理,根据CICA降噪后得到齿轮和轴承的故障特征,对齿轮和轴承混合故障进行仿真及实验研究,结果表明,VMD-CICA算法可以很好地提取齿轮和轴承的故障特征频率,同时与经验模态分解-约束独立分量分析(EMD-CICA)和集成经验模态分解-约束独立分量分析(EEMD-CICA)算法相比得到的故障特征频率更明显。

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来源
《中国科技论文》 |2019年第10期|P.1146-1153|共8页
作者
吴鲁明; 郝如江; 何天远;
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作者单位

石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050043;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
齿轮箱; 故障诊断; 变分模态分解; 约束独立分量分析;

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