【摘 要】
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随着科技水平的进步以及社会需求的日益增加,机械设备正朝着高速、高效、高精度方向发展。齿轮箱作为机械设备中最重要的传动部件,其健康状态与机械设备的安全运行息息相关。由于齿轮箱的结构较为复杂,且常常工作于恶劣的环境中,因此齿轮箱是机械设备中最容易发生故障的部件之一。因此,展开齿轮箱故障诊断方法的研究,对保障机械设备的安全运行、避免重大事故的发生具有重要意义。本文以齿轮箱为研究对象,围绕信号降噪算法、故
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随着科技水平的进步以及社会需求的日益增加,机械设备正朝着高速、高效、高精度方向发展。齿轮箱作为机械设备中最重要的传动部件,其健康状态与机械设备的安全运行息息相关。由于齿轮箱的结构较为复杂,且常常工作于恶劣的环境中,因此齿轮箱是机械设备中最容易发生故障的部件之一。因此,展开齿轮箱故障诊断方法的研究,对保障机械设备的安全运行、避免重大事故的发生具有重要意义。本文以齿轮箱为研究对象,围绕信号降噪算法、故障特征提取与诊断方法进行研究,主要研究内容如下:（1）针对齿轮箱振动信号的降噪算法研究。由于周围环境嘈杂、固定件松动等原因,使得采集到的齿轮箱振动信号中往往含有大量噪声。本文提出了一种基于变分模态分解和奇异值分解的改进VMD-SVD降噪算法,该方法将奇异值分解嵌入到变分模态分解中,在保留有用信息的基础上滤除了大量噪声。通过对仿真信号与实测信号的降噪实验结果的对比分析,验证了该方法的有效性。（2）基于二维卷积神经网络的故障特征提取与诊断方法研究。卷积神经网络避免了传统模式识别算法中复杂的特征提取过程,将特征提取蕴含在卷积与池化运算中。针对齿轮箱振动信号的故障特征提取与诊断问题,本文使用了基于蛇形排列算法的二维卷积神经网络方法,相比于其他故障特征提取与诊断方法,本文方法取得了较高的识别精度。通过对实验结果的对比分析可得出结论:基于改进VMD-SVD降噪算法与二维卷积神经网络的故障诊断方法适用于强背景噪声下齿轮箱的故障诊断。
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