齿轮箱故障诊断

作品数：510被引量：2353H指数：20
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基于AO-VMD和IAO-SVM的齿轮箱故障诊断被引量：7
《机械传动》2023年第5期143-149,共7页王博 南新元 
针对提高变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的自适应性、优选本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)及多故障分类的问题,提出一种天鹰优化器(Aquila Optimizer,AO)优化VMD、综合评价模型优选IMF、改进天鹰优化器(I...
关键词：天鹰优化器 变分模态分解 综合评价模型 改进天鹰优化器 支持向量机 
基于LMD云模型与PSO-KELM的齿轮箱故障诊断被引量：4
《机械传动》2023年第2期157-163,共7页赵小惠 谭琦 胡胜 杨文彬 郇凯旋 张智杰 
国家自然科学基金(72001166);陕西省科技计划项目(2022JQ-721);陕西省社会科学界联合会项目(20ZD195-59)。
由于齿轮箱故障振动信号具有非平稳性与不确定性的特点,导致齿轮箱故障诊断精度较低。针对该问题提出一种基于局部均值分解(LMD)云模型特征提取结合粒子群优化(PSO)核极限学习机(KELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,将故障振动信号用LMD...
关键词：齿轮箱 故障诊断 局部均值分解 云模型 粒子群优化核极限学习机 
基于最大信息系数的动态加权特征融合的齿轮箱故障诊断被引量：1
《机械传动》2022年第12期142-147,共6页聂勇军 刘志军 唐振宇 刘志华 周强 
广州市教育科学规划项目(202113550)。
随着机械设备的精细化和复杂化,用于监测其运行状态的传感器数量和类型不断增多,为了能有效地将多传感器信息融合,补全时间和空间上的信息,提高传感器信息的可靠性,提出了一种基于最大信息系数的动态加权特征融合的齿轮故障诊断方法。...
关键词：最大信息系数 动态加权 特征融合 故障诊断 支持向量机 
基于ALIF-PE-GOLSSVM的齿轮箱故障诊断被引量：6
《机械传动》2022年第11期146-153,共8页黄英 李喜梅 叶仁虎 王睿 
湖北省教育厅科学研究计划指导性项目(B2014277,B2016405)。
提出了基于基因优化最小二乘支持向量机(Gene optimized least squares support vector ma⁃chine,GOLSSVM)的自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative fittering,ALIF)和排列熵(Permuta⁃tion entropy,PE)的故障诊断方法,并将该方...
关键词：基因优化 支持向量机 自适应局部迭代滤波 排列熵 
基于GAF-inceptionResNet的齿轮箱故障诊断被引量：2
《机械传动》2022年第6期134-140,共7页李长文 李鹏 丁华 
山西省重点研发项目(201903D121064)。
为了提高齿轮箱故障诊断的准确率,准确表达齿轮箱的健康状态,结合深度学习算法,提出了一种用于齿轮故障诊断的GAF-inceptionResNet模型。该模型可以直接将原始一维振动信号经过格拉姆角场变换后形成图像作为模型的输入,通过Stem-block...
关键词：齿轮箱 故障诊断 格拉姆角场 振动信号 深度残差网络 
基于时频联合特征提取与MS-LTSA流形学习的齿轮箱故障诊断被引量：2
《机械传动》2022年第3期140-148,共9页肖凌俊 吕勇 袁锐 
国家科学自然基金(51475339;51405353)。
提出了基于时频联合(TFC)特征提取和改进的监督局部切空间排列(MS-LTSA)的流形学习的齿轮箱故障诊断的方法。首先,提出了信号的时域、频域和HHT时频域三者结合的特征提取方法,以获取振动信号全面的特征向量信息;然后,提取高维特征向量...
关键词：齿轮箱 特征提取 流形学习 故障诊断 
基于信号模型与阶次分析的风力发电机组齿轮箱故障诊断被引量：12
《机械传动》2022年第2期91-95,共5页田家彬 聂延艳 陈孝旭 徐浩 李方义 王黎明 
国家重点研发计划项目(2020YFB1711600)。
针对传统的频谱分析方法在非平稳工况下导致的"频谱模糊"现象,利用信号模型和阶次分析的方法对风电机组齿轮箱进行了故障诊断研究。建立了非平稳工况下齿轮箱高速级的振动信号模型,推导了其时频谱及阶次谱结构,利用阶次分析的方法分析...
关键词：风力发电机组 齿轮箱 非平稳 信号模型 阶次分析 故障诊断 
基于变分模态分解和PSO-SVM的起重机齿轮箱故障诊断被引量：15
《机械传动》2021年第4期105-111,共7页杨武帮 高丙朋 陈飞 张兴合 马伟栋 
新疆维吾尔自治区自然科学(2019D01C079)。
起重机齿轮箱的振动信号具有信噪比低、非线性的特点,需要一定的专业知识和经验才能实现故障诊断。为了实现起重机齿轮箱的智能故障诊断,提出了一种基于变分模态分解(Variation⁃al modal decomposition,VMD)改进小波降噪和粒子群算法(Pa...
关键词：起重机齿轮箱 变分模态分解 小波分解 粒子群算法 支持向量机 
GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用被引量：16
《机械传动》2021年第3期153-160,共8页高畅 于忠清 周强 
山东省重点研发计划(2019JZZY020101)。
针对目前利用优化算法改进的BP神经网络算法对行星齿轮箱进行故障诊断过程中存在的故障识别率低、收敛速度慢和参数选择困难等问题,提出了一种用GA-ACO算法对神经网络参数进行优化的算法。给出GA-ACO-BP算法的基本原理和主要步骤,并将...
关键词：GA-ACO-BP算法 行星齿轮箱 故障诊断 遗传算法 蚁群优化算法 BP神经网络 
基于阶次分析的非平稳工况下风力发电机组齿轮箱故障诊断被引量：5
《机械传动》2020年第12期141-145,共5页赵登利 陈孝旭 徐浩 李方义 王黎明 聂延艳 
齿轮箱是风力发电机组的关键传动部件,长期承受复杂的非平稳负载,容易出现裂纹、断齿、磨损等齿轮故障,造成安全事故及经济损失,对其进行故障诊断意义重大。针对传统的频谱分析方法无法满足非平稳工况下风电机组齿轮箱故障诊断的问题,...
关键词：风力发电机组 齿轮箱 阶次分析 非平稳 故障诊断 
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