变载荷齿轮箱故障信号智能检测方法

• 作者: 宋涛 时培明 苏冠华 赵娜 韩东
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 旋转机械故障 变载荷 故障诊断 智能检测 经验模态分解 深度信念网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 847-851
• 页数: 5页
• 分类号: TB936|TB973
• 字数: 3244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.06.18

摘要

针对变载荷激励下齿轮故障信号检测和故障识别的问题,提出一种基于经验模态分解和深度信念网络的变载荷齿轮箱故障信号智能检测方法.首先通过经验模态分解方法将非平稳的加速度振动信号分解成若干平稳的本征模态函数;选出啮合频率及倍频所在的本征模态函数,重构信号,求出重构信号的频谱,作为深度信念网络的输入;深度信念网络通过对输入频谱进行预训练和特征学习,并建立变载荷激励下齿轮故障识别分类模型;最后,用构建好的深度信念网络对测试样本进行故障诊断.试验结果表明,提出的方法能有效地检测和识别变载荷激励下齿轮故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时培明	燕山大学电气工程学院	71	537	12.0	20.0
2	赵娜	燕山大学电气工程学院	15	156	6.0	12.0
3	宋涛		16	64	5.0	7.0
4	苏冠华	燕山大学电气工程学院	3	8	2.0	2.0
5	韩东		2	3	1.0	1.0