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时间:2018-12-16
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1、改进算法的FastICA在齿轮箱故障诊断中的应用胡贵锋王细洋(南昌航空大学,航空制造工程学院,南昌330063)摘要:在故障诊断中,传感器采集的振动信号由噪声和齿轮箱信号叠加组成。为了分离出有用的齿轮信号,克服传统盲源分离方法的不足,本文提出基于Huber-M估计函数的改进FastICA算法,该方法主要通过使用Hubert-M估计函数来替代原FastICA算法中的目标函数中的非线性函数,通过牛顿迭代算法对其进行优化,得到改进后的独立分量分析算法。先经过仿真实验验证其可行性,再通过对齿轮箱时域和频域故障信号的分离。结果表明,该方法不仅能得到准确的故障信号,而且还可以增
2、强待分析的故障信号,此方法可以作为故障诊断的预处理方法。关键词:盲源分离;Huber-M估计函数;非线性函数;信号预处理;故障诊断中图分类号:TP206;TH132 文献标志码:AAnImprovedAlgorithmofFastICAappliedinFaultDiagnosisofGearboxHuGuifeng,WangXiyang(SchoolofAeronauticalManufacturingEngineering,NanchangHangkongUniversity,Nanchang,330063,China)Abstract:Infaultdia
3、gnosis,sensorscollectthevibrationsignalsmakeupofthenoiseandthesignalsofgearboxes.Inordertoseparateouttheusefulgearsignals,weshouldovercometheshortcomingsofthemethodoftraditionalblindsourceseparation,thispaperproposedanimprovedFastICAalgorithmwhichbasedonHuber-Mevaluatorfunction,thismet
4、hodmainlythroughusingofHubert-MestimatorfunctiontoreplacetheFastICAalgorithmofnonlinearfunctionoftheobjectivefunction,andthroughtheNewtoniterativealgorithmoptimizing,thengettheimprovedindependentcomponentanalysisalgorithm.Theresultsshowthatthroughtheseparationthismethodcannotonlygetacc
5、uratefaultsignal,butalsocanenhancethetobeanalysedfaultsignal,themethodcanbeusedasthepretreatmentofthefaultdiagnosismethod.Keywords:Blindsourceseparation;Huber-Mestimatorfunction;Nonlinearfunction;Signalpretreatment;Faultdiagnosis0引言目前齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式之一,而检测与诊断其故障的主要手段是通过采集齿轮箱的振动信号。由于传
6、感器采集的信号往往油若干个信号混叠在一起,频带混叠很严重,传统的滤波方法,不仅会滤掉噪声,还会滤掉一些有用的特征信号。王述伟和崔晓静成功的将FastICA算法应用到旋转机械的故障特征提取中;赵天娇等人在二阶收敛的基础上改用五阶收敛的牛顿迭代法来改进FastICA算法;王小敏等人通过对FastICA算法添加松弛因子以改善其初始权值的收敛性。独立分量分析在故障诊断、信号分析、图像处理等各个方面都取得较成功的应用。然而上述方法并未对ICA核心算法进行改进,已达到获得更好的分析效果。本文在对盲源分离技术的原理进行深入理解的基础上,主要介绍了Hubert-M估计函数对Fast
7、ICA算法的改进,能更好的实现对信号有效提取,通过仿真验证其可行性和改进后的算法在阈值范围、迭代次数敛时间等的影响。并验证改进后的算法在齿轮箱故障特征提取中的应用,实现对齿轮箱故障特征的有效提。1FastICA改进算法及其实现1.1Hubert-M估计函数理论在盲源分离算法中,函数的选择和算法的非线性决定着分离的性能。本文中,阈值的选择对消噪很重要,针对阈值存在不连续问题,Donoho提出将小于阈值的系数置于零外,大于阈值的向零缩减,因此存在值,如式(1):(1)FastICA算法广泛采用基于峭度全局收敛方法,其他目标函数适用局部收敛且输出信号分布必须满足一定稳
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