黄海安
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 行星齿轮系故障特征多目标进化选择方法
- 2018年
- 针对行星齿轮箱复杂故障难以辨识问题,提出一种基于遗传算法的行星齿轮系多目标故障特征优选方法。从振动信号中提取多域故障特征,建立了多域故障特征优选数学模型,将特征选择问题转化为多目标优化问题;采用遗传算法求解得到最优特征子集。实验表明,该方法对高维故障特征具有较好的降维性能,能有效选择高质量的故障特征子集,使得故障诊断性能明显提高。
- 黄海安王友仁孙灿飞陈伟陈伟
- 关键词：故障辨识遗传算法行星齿轮箱
- 基于非线性短时傅里叶变换阶次跟踪的变速行星齿轮箱故障诊断被引量：12
- 2018年
- 针对变速行星齿轮箱信号频率模糊且受噪声影响的问题,提出了基于非线性短时傅里叶变换(NLSTFT)无键相阶次跟踪与变分模态分解的故障诊断方法。用NLSTFT算法估计信号瞬时频率,对其积分获得瞬时相位曲线,通过重采样得到角域信号;利用NCOGS算法对角域信号降噪,采用VMD算法进行角域信号模态分解,通过各模态分量信号包络谱解调实现故障诊断。实验结果表明,新方法计算效率高、鲁棒性好,提高了变转速行星齿轮箱故障诊断性能。
- 王友仁王俊黄海安
- 关键词：行星齿轮箱故障诊断
- 基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断被引量：9
- 2017年
- 齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵准则进行敏感分量筛选,再利用最小熵解卷积对筛选出的分量信号进行降噪处理,对降噪后信号进行Hilbert包络谱分析,通过包络谱中的频率成分识别出故障类型,实现早期故障诊断。试验结果表明,该方法能够明显增强早期微弱故障特征,提高齿轮箱早期故障诊断性能。
- 王友仁陈伟孙灿飞孙权黄海安
- 关键词：齿轮箱故障诊断
