基于盲源分離和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪故障診斷中的策略研究.pdf

1、汽車的品質(zhì)特性是衡量汽車制造質(zhì)量的一個(gè)綜合性指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)表明，整車約1/3的故障問(wèn)題與車輛的NVH問(wèn)題有關(guān)，國(guó)際上各大汽車公司有近20％的研發(fā)費(fèi)用消耗在解決車輛的NVH問(wèn)題上。汽車后橋是汽車傳動(dòng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件，其性能直接影響整車品質(zhì)。
　　 汽車后橋主減裝配的的故障種類繁多，如齒輪毛刺、異響等。面對(duì)這些問(wèn)題，目前國(guó)內(nèi)外廠商和研究機(jī)構(gòu)多采用測(cè)量后橋噪音的辦法來(lái)確定主減合格與否以及質(zhì)量特性。
　　 齒輪故障診斷一般步驟包括信

2、號(hào)采集、特征提取、狀態(tài)識(shí)別這三個(gè)環(huán)節(jié)。齒輪故障類型的不同導(dǎo)致產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)是不同的，通過(guò)對(duì)傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治鎏幚?，可以降低噪聲的影響，提高信噪比，獲得所提取信號(hào)的準(zhǔn)確量值，得到其準(zhǔn)確的特征，以發(fā)現(xiàn)測(cè)試對(duì)象的本質(zhì)特點(diǎn)。
　　 本文對(duì)信號(hào)的特征提取采用了盲源信號(hào)分離的技術(shù)，利用盲源分離的優(yōu)勢(shì)是可以在不知源信號(hào)和傳輸通道的參數(shù)的情況下，根據(jù)輸入源信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征，僅由觀測(cè)信號(hào)來(lái)恢復(fù)源信號(hào)的各個(gè)獨(dú)立成分的過(guò)程。將獨(dú)立

3、成分分析方法應(yīng)用于盲源分離，能夠從混合信號(hào)中重現(xiàn)不可觀測(cè)的各源信號(hào)成分，而所需要的僅僅是源信號(hào)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立等容易滿足的先驗(yàn)條件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)被應(yīng)用于信號(hào)的狀態(tài)識(shí)別中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要預(yù)先給出有關(guān)模式的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和判別函數(shù)，它通過(guò)自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)形成所要求的決策區(qū)域。
　　 本文建立了一種基于獨(dú)立成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷方法，采用獨(dú)立成分分析中的快速獨(dú)立成分分析方法進(jìn)行了振動(dòng)信號(hào)的特征提取，對(duì)傳感器接收的