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QICA在齿轮箱工作模态识别和故障诊断中的应用
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中北大学电子测试国家重点实验室,山西太原030051, [2]中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金资(50875247,61127008);山西省自然科学基金项目(2009011026-1)
中文摘要:

机械结构工作模态参数识别和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术.借助于LMS齿轮箱故障振动实验,将一种量子优化的独立分量分析算法(Quantum Independent Component Analysis,简称QICA)应用于齿轮箱工作模态参数识别和故障诊断实验中.通过对两种实验的应用分析,结果表明QICA排除了噪声和混频的影响,克服了特征参量难以区分的问题,能够有效地识别出齿轮箱模态固有频率;QICA使微弱故障信息明显增强,并与PNN结合达到了故障诊断目的,使故障诊断可靠性明显提高.

英文摘要:

Operational model analysis of mechanical structure and vibrant fault diagnosis are the most essential and indispensable techniques in engineering application.Through the gearbox vibration experiment based on the LMS testing system,this paper applies Quantum Independent Component Analysis (QICA)to the experiments of operational model analysis on gearbox as well as fault diagnosis based on the research object of gearbox.Through analysis of the two kinds of experiments,the application results shows that this optimization algorithm excludes the influence of noises as well as hybrid frequency and surmounts the difficulties of distinguishing fault characteristic parameters,it successfully identified modal natural frequency;QICA makes the weak fault information enhanced obviously,and with the combination of PNN to achieve the purpose of fault diagnosis,making more reliable to diagnose the fault.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635