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n-FFT壓縮感知降維智能方法及其在齒輪系統(tǒng)故障特征提取與分類中應(yīng)用研究

作者:陳曉; 黃傳金 鄭州工程技術(shù)學(xué)院機(jī)電與車輛工程學(xué)院; 鄭州450044

摘要:機(jī)械傳動(dòng)被廣泛應(yīng)用在車輛、機(jī)床、工程機(jī)械等工程多個(gè)領(lǐng)域,因此研究機(jī)械傳動(dòng)的可靠性、損傷機(jī)理和故障診斷與信號(hào)處理方法具有重要意義和價(jià)值。傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)信號(hào)處理如FFT算法,即快速傅里葉變換法,因其運(yùn)算速度快,譜分析特征穩(wěn)定,所以得到了廣泛的工程應(yīng)用。但是工程實(shí)際中信號(hào)往往是非平穩(wěn)的時(shí)變的非線性,非常復(fù)雜,再加之內(nèi)外界噪聲的干擾,分析處理較為困難,從而導(dǎo)致以FFT分析為主導(dǎo)的譜分析方法受到了很大限制。利用FFT運(yùn)算速度快,特征穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),提出了對(duì)二次FFT,三次FFT算法,n次FFT算法(2n小于信號(hào)樣本點(diǎn)數(shù))進(jìn)行探討和研究的思想,從理論上進(jìn)行探討、并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證,并將其應(yīng)用于齒輪運(yùn)行狀態(tài)的故障特征監(jiān)測和分類研究之中。分析研究表明n-FFT算法運(yùn)行速度快,特征積聚度高,有利于進(jìn)行齒輪運(yùn)行狀態(tài)的分類和故障監(jiān)測與診斷。

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