基于声信号分析的齿轮故障诊断方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于声信号分析的齿轮故障诊断方法

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【英文篇名】	Method of gear fault diagnosis based on acoustic signal analysis
【下载频次】	★★★★★
【作者】	杨德斌; 杨聚星; 阳建宏; 章立军;
【英文作者】	YANG Debin; YANG Juxing; YANG Jianhong; ZHANG LijunSchool of Mechanical Engineering; University of Science and Technology Beijing; Beijing 100083; China;
【作者单位】	北京科技大学机械工程学院; 北京科技大学机械工程学院北京;
【文献出处】	北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2008年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	齿轮; 故障诊断; 声信号; 独立分量分析; 自相关;
【英文关键词】	gear; fault diagnosis; acoustic signal; independent component analysis; auto-correlation;
【摘要】	为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征.
【英文摘要】	Due to the noise disturbance from surrounding equipments and environment in gear fault diagnosis based on acoustic signal analysis,a novel method combined with independent component analysis and auto-correlation was proposed.Independent component analysis was used to separate characteristic signal and interference signal.And then auto-correlation was used to extract the periodic component of characteristic signal.Experimental results indicate that the proposed approach could reduce strong background noise a...
【基金】	北京市自然科学基金资助项目(No.3062012)
【更新日期】	2008-06-05
【分类号】	TH132.41
【正文快照】	声信号中蕴藏着机械设备状态的重要信息,它是振动的另一种表现形式,当设备状态发生改变时,其声学特性也会发生改变.因此,通过对声信号进行处理和分析,也可以了解设备运行状态,对设备进行故障诊断[1].同时基于声信号的采集可以非接触式获得信号,适用于某些不便于安装振动传感器?

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