【摘 要】
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针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、
【基金项目】
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国家自然科学基金(61463028),甘肃省高校协同创新团队项目(2018C-12),兰州市人才创新创业项目(2017-RC-66),兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金(152022)
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针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案,最终确定最优传感器布置方案。对齿轮箱进行模态分析,提取模态振型;再运用K均值聚类算法根据自由度在重要模态中振型的动力相似性进行分类;利用有效独立平均加速度幅值法初选测点;在这些节点位置处测得可能出现的故障信号,对其进行快速傅里叶变换,得到相应故障的频谱图,利用核密度估计求取对应故障的密度函
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