龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种齿轮箱复杂故障精确诊断方法，首先，对传感器测得的原始振动信号进行降噪预处理；其次，利用峭度对照函数作为指标，并进行归一化处理；基于最优步长梯度下降法优化归一化峭度对照函数，实现分离滤波器自适应更新；然后，构造维纳滤波器将所需单一故障信号与观测信号进行分离，实现齿轮箱单一故障的有效提取；最后，通过自相关函数，改善信号结构，突出信号中故障特征频率，实现齿轮箱复合故障类型的精确检测。本发明能够有效提取出齿轮的单一故障振动信号，具有数据优化作用，能够实现齿轮箱复杂故障的精确检测。
主权项：1.一种齿轮箱复杂故障精确诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1对传感器测得的原始振动信号进行降噪预处理；2利用峭度对照函数作为指标，并进行归一化处理；基于最优步长梯度下降法优化归一化峭度对照函数，实现分离滤波器自适应更新；3构造维纳滤波器将所需单一故障信号与观测信号进行分离，实现齿轮箱单一故障的有效提取；4通过自相关函数，改善信号结构，突出信号中故障特征频率，实现齿轮箱复合故障类型的精确检测；步骤1所述的降噪预处理采用小波阈值降噪法，对传感器测得的原始振动信号进行小波分析，将原始信号通过小波函数分解成小波，再设置阈值进行局域化处理，最后进行信号重构实现降噪，提高信噪比；对于任意信号ft所使用的小波变换对为： 其中，*表示共轭，ωfa,b表示信号ft的小波变换，式4则进行信号重构；所述步骤2实现过程如下：归一化峭度对照函数为： 其中，E{·}表示数学期望，是对源信号的估计，是包含M个元素的列向量，wi表示向量中第i个元素，是由混合故障信号和噪声信号两个部分组成；分离矩阵采用基于最优步长的梯度下降法迭代产生： 其中，μ是自适应取值，表示算法的步长，表示峭度的梯度，对分离矩阵进行归一化处理作归一化处理，即： 步骤3所述的构造维纳滤波器通过以下公式实现： 其中，表示yit的自相关矩阵；表示yit和xjt的互相关向量；步骤4所述的自相关函数如下：Rxt1,t2＝E[xt1xt2]11其中，xt表示随机信号，t1和t2表示不同时刻。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种齿轮箱复杂故障精确诊断方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号