原文服务方: 机械强度       
摘要:
针对齿轮故障运用模型参数进行诊断,一般实测信号数据量较大,利用常规的FPE(final prediction error)准则或AIC(Akaike information criterion)信息准则定阶方法很难确定合适的模型阶数.因此,提出利用基于模型估计的功率谱与经典功率谱之间相似程度来确定模型阶数,建立故障状态模型.并提取模型参数的统计平均作为识别状态的标准特征向量,应用于齿轮正常、疲劳磨损、点蚀、剥落、断齿和疲劳裂纹等六种状态的诊断,诊断正确率达到100%,结果表明该方法是一种有效的故障诊断方法.
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文献信息
篇名 模型参数在齿轮故障诊断中的应用
来源期刊 机械强度 学科
关键词 模型参数 齿轮故障 诊断 特征向量
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 振动·噪声·监测·诊断
研究方向 页码范围 363-366
页数 4页 分类号 TH132.4|TH165.3
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵美云 三峡大学机械与材料学院 39 165 7.0 11.0
2 李力 三峡大学机械与材料学院 100 483 11.0 17.0
3 邓峰 三峡大学机械与材料学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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模型参数
齿轮故障
诊断
特征向量
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械强度
双月刊
1001-9669
41-1134/TH
大16开
河南省郑州市科学大道149号
1975-01-01
中文
出版文献量(篇)
4191
总下载数(次)
0
总被引数(次)
35027
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