典型文献
多通道多分量分解方法在变转速工况齿轮故障特征提取中的应用
文献摘要：
齿轮故障振动信号在非稳态工况下,其分量可能存在跨时间尺度或不同分量重叠的复杂时频特征,传统的以局部时间尺度特征为依据的分解方法无法分解,为此,引入一种新的多通道多分量分解(MMD)方法.MMD方法创新性地将单分量信号看成具有不同权重系数的特征向量线性组合,通过迭代优化出权重系数,便可获得相应的分量信号.解决了MMD分析高采样率的实际振动信号时大数据量会导致其分解效率降低的问题,并将MMD方法应用于变转速工况下齿轮故障振动信号的分析,结果表明,该方法可以有效分解出在时频域发生重叠的故障分量信号,较传统的以时间尺度特征为依据的分解方法具有明显优势,结合阶次分析可以清晰准确地提取出齿轮故障特征信息.
文献关键词：
多通道多分量分解;时频聚集性度量;变转速工况;齿轮;故障特征提取
中图分类号：
作者姓名：
张亢;田泽宇;陈向民;廖力达;吴家腾
作者机构：
长沙理工大学能源与动力工程学院,长沙,410114;湖南大学机械与运载工程学院,长沙,410082
文献出处：
引用格式：
[1]张亢;田泽宇;陈向民;廖力达;吴家腾-.多通道多分量分解方法在变转速工况齿轮故障特征提取中的应用)[J].中国机械工程,2022(20):2483-2491
A类：
多通道多分量分解,时频聚集性度量
B类：
分解方法,变转速工况,齿轮故障,故障特征提取,故障振动,振动信号,非稳态工况,时间尺度,时频特征,尺度特征,MMD,方法创新,看成,不同权重,权重系数,特征向量,线性组合,迭代优化,高采样率,大数据量,分解效率,解出,时频域,故障分量,阶次分析,特征信息
AB值：
0.258897
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