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(lèi)中應(yīng)用研究
摘要：機(jī)械傳動(dòng)被廣泛應(yīng)用在車(chē)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(guò)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(cè)和分類(lèi)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(lèi)和故障監(jiān)測(cè)與診斷。
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機(jī)械強(qiáng)度雜志
機(jī)械強(qiáng)度雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：疲勞斷裂、設(shè)計(jì)計(jì)算、測(cè)試技術(shù)、優(yōu)化可靠性、振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷、研究簡(jiǎn)報(bào)等。于1975年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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