复合故障信号中多种特征成分的有效分离是实现齿轮箱复合故障诊断的核心,也是难点。针对此,提出一种基于优化最小算法(Majorization-Minimization,MM)的稀疏表示方法,并将其应用于齿轮箱齿轮轴承复合故障特征成分的提取与分离。首先,根据齿轮箱中轴承和齿轮在局部故障激励下的瞬态成分存在差异性,利用相关滤波优选来分别构造与轴承和齿轮故障瞬态特征相匹配的过完备字典,建立目标函数;然后,采用所提优化最小算法对稀疏表示目标函数进行优化求解;在此基础上,根据复合故障信号中轴承和齿轮瞬态成分能量的强弱,依次进行稀疏表示及瞬态成分重构,最终实现齿轮箱复合故障特征的提取与分离。通过对仿真和实验信号的分析表明:所提方法能够分别提取复合故障信号中轴承和齿轮的瞬态特征,实现齿轮箱复合故障诊断,验证了所提方法的有效性。 取顺序齿轮箱复合故障包含多种具有不同特征的故障成分,分离与提取的顺序一定程度上影响最终分离的成功与否,因此,需要根据齿轮箱具体结构故障齿轮箱-电动折弯机数控滚圆机滚弧机价格低张家港电动液压弯管机多少钱、部件故障成分的特点及传感器放置位置等,确定合理的分离顺序依次将各故障成分提取与分离。实际工况下,齿轮箱产生的振动信号主要包括局部故障引起的振动本文由张家港市泰宇机械有限公司弯管机张家港自动倒角机网站采集网络资源整理! http://www.d
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