独立分量分析在直升机齿轮箱故障早期诊断中的应用

• 作者: 杨拥民 沈国际 陈仲生
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 盲源分离 快速ICA算法 早期诊断 直升机齿轮箱
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 481-483,500
• 页数: 4页
• 分类号: TH113|TP27
• 字数: 2185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2004.04.030

摘要

齿轮箱早期的故障信号往往十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用,因此如何获取真实的振动信号是提高齿轮箱早期故障诊断质量的关键,独立分量分析(ICA)为此提供了一种新的思路.文中研究了ICA在齿轮箱故障早期诊断中的应用,首先分析了齿轮箱的混合振动信号模型,然后针对具体的轴承故障进行了实验,并使用快速TCA算法分离出轴承的振动信号,再将其功率谱与原始振动信号的谱相比较,结果表明ICA更易于实现故障的早期诊断;最后提出了进一步的研究建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨拥民	国防科技大学机电工程与自动化学院	60	825	15.0	27.0
2	陈仲生	国防科技大学机电工程与自动化学院	30	557	13.0	23.0
3	沈国际	国防科技大学机电工程与自动化学院	14	331	10.0	14.0