变速箱故障诊断基于自适应变化模式分解 - 静止波段变形和集成精制复合材料多尺度波动分散透
Xiang Wang1,2, Yang Du3, Xiaoting Ji1,2
1School of Energy and Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China.
这项研究引入了一种新的变速箱故障诊断方法,使用自适应变化模式分解-静止波量变换 (AVMD-SWT) 和集成精制复合多尺度波动分散 (ERCMFDE). 这种新的方法实现了高诊断准确性,克服了噪音环境中现有方法的局限性.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 信号处理 信号处理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 现有的变速箱故障诊断方法与噪声干扰作斗争,导致不准确的诊断.
- 全面的故障信号提取对于可靠的变速箱健康监测至关重要.
研究的目的:
- 提出一种先进的变速箱故障诊断方法,对噪声具有稳定性.
- 为了提高故障信号提取的准确性和全面性.
主要方法:
- 适应变化模式分解 - 静止波形变换 (AVMD-SWT) 用于取消内在模式函数.
- 集成精制复合多尺度波动分散 (ERCMFDE) 与延长时刻分析用于特征提取.
- 递归特征消除 (RFE) 用于特征选择和搜索算法支持向量机 (SSA-SVM) 用于分类.
主要成果:
- 拟议的AVMD-SWT和ERCMFDE方法有效地从时间序列数据中提取全面的故障特征.
- 使用RFE进行特征选择,并使用SSA-SVM进行分类,可实现准确的故障识别.
- 在变速箱故障诊断平台上的实验验证显示,诊断准确率高达98.78%.
结论:
- 开发的方法显著提高了变速箱故障诊断的准确性,特别是在杂的条件下.
- 这种方法为检测和分类变速箱故障提供了可靠的解决方案,提高了机器的安全性和维护.
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