有界广义GMM和无阈值递归图的特征提取方法及应用

作     者：赵心阳 肖涵 吕勇 ZHAO Xin-yang;XIAO Han;LV Yong

作者机构：武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51875416) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2022年第375卷第5期

页      码：147-151页

摘      要：齿轮传动广泛应用于机械设备中,这使得及时、有效地诊断齿轮故障变得十分重要。针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳特性,传统的信号分析方法难以识别不同的齿轮失效模式,提出了一种采用有界广义高斯混合模型(Bounded Generalized Gaussian Mixture Model,BGGMM)进行无阈值递归图(Un-Thresholded Recurrence Plot,URP)特征提取的新方法,并将其应用于齿轮故障分类识别。首先基于相空间重构理论,将不同齿轮故障状态的原始时域振动信号转化为URPs。然后对欧式距离分布的直方图进行归一化,采用有界广义高斯混合模型拟合直方图,提取混合模型参数,作为不同类型齿轮故障的特征向量。利用齿轮传动实验装置采集的原始振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能有效地对不同类型的齿轮故障进行分类。

主 题 词：无阈值递归图 有界广义高斯混合模型 齿轮 故障分类 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2022.05.033

馆 藏 号：203111678...