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复合Q因子基在齿轮箱微弱故障特征提取中的应用
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:2014.11.10
  • 页码:1621-1626
  • 分类:TH132.41[机械工程—机械制造及自动化] TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51175007);北京市属高等学校人才强教计划项目(PHR20110803)
  • 相关项目:重载齿轮箱复杂工况多源激励下复合故障耦合机理及诊断方法研究
中文摘要:

根据强噪声干扰环境下齿轮箱故障非平稳信号是由持续振荡成分(高共振成分)和非持续振荡的瞬态成分(低共振成分)混合而成,且其各成分存在频率重叠而不能利用传统的基于频率不同的方法对其进行有效处理的特点,提出了构造复合Q因子基(高Q因子基及低Q因子基)对故障信号进行处理的方法,对提取齿轮箱各故障的冲击性信号特征取得了良好的效果.仿真信号分析及应用实例分析结果表明了算法的可行性及有效性,为强噪声干扰环境下的机械故障信号提取提供了一种方法.

英文摘要:

As the gear-box non-stationary fault information submerged in strong noise environment is a mixture of sustained oscillations and non-oscillatory transients, which are frequency-overlapped and cannot be processed effectively based on frequency, this paper proposes a method that constructs composite Q-factor bases ( high-Q factor base and low-Q factor base) adaptively to process the fault signal, and a favorable effect was achieved in the extraction of the impulse signal characteristics of gear-box faults. The analysis result of simulation data and application examples confirm the feasibility and validity of this method, which provides a separation of mechanical fault signals in strong noise environment.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924