【摘 要】
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为了实现直齿轮系裂纹损伤程度的检测,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)及灰色理论相结合的方法。首先,建立直齿轮系动力学模型,通过仿真获得
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61134002)
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为了实现直齿轮系裂纹损伤程度的检测,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)及灰色理论相结合的方法。首先,建立直齿轮系动力学模型,通过仿真获得不同裂纹损伤程度下直齿轮系振动信号,基于现代信号分析方法(包括时域方法和频域方法),提取振动信号中齿轮损伤变化敏感的多个故障行为特征参数;其次,通过PCA方法与灰色关联分析算法对多维特征参数进行优化、降维;最后,用关联度表征裂纹损伤程度从而实现对直齿轮系裂纹故障的程度检测。由动力学模型的仿真数据的分析表明,运用笔
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