【摘 要】
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针对机车齿轮箱检测获取的多源信号具有数据量大、相关性低和可靠性差等问题,提出一种新型智能优化算法为多元函数粒子群优化算法.研究了粒子种群的异众比率和适应度对惯性权
【机 构】
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石家庄铁道大学机械工程学院 石家庄050000
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针对机车齿轮箱检测获取的多源信号具有数据量大、相关性低和可靠性差等问题,提出一种新型智能优化算法为多元函数粒子群优化算法.研究了粒子种群的异众比率和适应度对惯性权重的影响,在传统粒子群算法的基础上提高了算法的收敛速度及效率,以正则化模态差的适应度函数作为测点数量的评价指标,根据齿轮箱模态振型分析,实现了齿轮箱的多传感器检测优化.以齿轮断齿故障为试验对象,通过与传统检测方法比较分析,准确获取了齿轮箱输入轴转频39.5 Hz,第三级啮合频率90.5 Hz以及2～5倍频成分,快速识别了故障齿轮的位置.实验结果表明了该方法能够增强结构参数的识别率,有效提高了故障诊断的准确性,同时为机车故障预警和安全服役提供了关键技术基础.
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