基于量子特征與ICA技術(shù)的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、齒輪箱作為最常見的機械設(shè)備，被廣泛的應(yīng)用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、石油等方面。正因為齒輪箱使用上的廣泛性，所以世界各國都對齒輪箱的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)十分重視，并投入大量的人力、物力積極開展這方面的技術(shù)研究。及時發(fā)現(xiàn)、診斷設(shè)備故障并采取有效的措施，增加齒輪箱工作時的安全性和可靠性，降低齒輪箱的維修費用，減少由此帶來的損失，對防止突發(fā)事故具有重大的現(xiàn)實意義。
　　在參閱大量文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，對齒輪箱故障特征進(jìn)行了深入研究，主要包括故障的形式、

2、故障類型及振動機理、故障信號的特點等，并系統(tǒng)分析了齒輪箱故障診斷方法。同時對經(jīng)典的獨立分量分析技術(shù)(ICA)進(jìn)行了詳細(xì)分析，描述了ICA模型及快速固定點算法（FASTICA），并對算法進(jìn)行了仿真實驗，驗證了算法的可行性。
　　研究了基于量子特征的ICA技術(shù)，即將量子理論引入到了ICA算法中，編制了特征提取和故障診斷軟件，并驗證了該算法的可行性。設(shè)計了齒輪箱故障診斷實驗方案，對采集的振動信號進(jìn)行ICA分解，然后對分離的信號提取特征，