基于独立分量分析（ICA）齿轮传动装置振动信号研究

【摘要】： 故障诊断的前提是必须尽可能获得设备故障的特征信息,而故障特征信息的提取与分离是其中一个关键问题。论文将独立分量分析(ICA)算法应用于齿轮传动装置振动信号的处理,探讨故障特征提取与分离的方法,完成了以下主要工作。 以机械设备中齿轮传动装置为对象,针对齿轮传动装置关键部件齿轮的故障机理,确定了故障监测参数;分析了齿轮传动装置振动的故障特征,设计了齿轮箱故障诊断系统的总体方案;在故障特征信息的提取与分离方法研究方面,将盲源信号处理中的独立分量分析(ICA)关键算法应用于其中,重点研究了ICA算法原理、算法特点和目标函数,运用MATLAB软件实现ICA算法的仿真;利用Lab VIEW软件开发了齿轮传动装置振动信号采集系统,能够实现数据采集、显示、分析和储存功能。 在上述工作的基础上,以JZQ200型减速器为故障诊断对象,搭建了故障诊断试验台,应用开发的振动信号采集系统提取信号,再利用ICA算法对齿轮箱的振动信号进行了分离,结果表明,经ICA分离后故障信息明显增强,为进一步分析信号特征奠定基础,能够更有效实现故障诊断。