基于高阶累积量的齿轮系统辨识方法研究

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高阶累积量分析技术是近年来迅速发展起来的新技术 ,作为处理非高斯信号、非线性信号以及盲信号的重要工具而受到日益重视。它有许多优点 ,特别是对于外加高斯噪声不敏感以及可以检测系统的非线性特性 ,故理论上可以完全抑制高斯噪声的影响 ,提高分析精度。本文在对其研究的基础上 ,将它应用于齿轮旋翼传动系统动态特性分析之中 ,对传动系统和旋翼桨叶的动态固有频率等进行了识别 ,并与频域和时域识别法进行了比较 ,表明该方法是一种可行的有发展前途的方法 ,为齿轮系统的动力学研究提供一种新的有效分析方法 High-order cumulant analysis technology is a new technology developed rapidly in recent years. It has been paid more and more attention as an important tool to deal with non-Gaussian signals, nonlinear signals and blind signals. It has many advantages, especially for the Gaussian noise is not sensitive to the system and can detect non-linearity, so in theory can completely suppress the impact of Gaussian noise and improve the accuracy of analysis. Based on the research of this paper, this paper applies it to the dynamic characteristics analysis of gear rotor drive system, and identifies the dynamic natural frequency of the drive system and rotor blades, and compares it with the frequency and time domain recognition The comparison shows that this method is a feasible and promising method and provides a new effective analytical method for the kinematics research of gear system
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