基于AHN的轮毂电机轴承故障特征提取方法 |
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引用本文: | 薛红涛,殷苏群,李仲兴,陈震宇. 基于AHN的轮毂电机轴承故障特征提取方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(1): 27-31 |
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作者姓名: | 薛红涛 殷苏群 李仲兴 陈震宇 |
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作者单位: | 江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江,212013;江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江,212013;江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江,212013;江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江,212013 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金 |
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摘 要: | 针对间歇性强干扰下轮毂电机用深沟球轴承常见的机械故障,提出一种基于人工碳氢网络(AHN)技术的故障特征提取方法.该方法将监测信号分割成多个窗口以模拟碳氢分子,构建人工碳氢混合物网络模型.基于有机化合物及其分子对信息的封装特性,实现局部信号中高低频信号的分离,滤除干扰信号,并基于正态分布3σ原则选取间歇性强干扰下微弱的非平稳瞬态冲击信号,提取故障特征.通过仿真信号和轮毂电机综合台架实验,验证了该方法可有效提取轮毂电机用深沟球轴承的故障特征.
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关 键 词: | 轮毂电机 深沟球轴承 人工碳氢网络(AHN) 特征提取 瞬态冲击 |
Feature extraction method for mechanical faults of bearings in in-wheel motor based on AHN |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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