In:
Forschung im Ingenieurwesen, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 84, No. 2 ( 2020-06), p. 79-90
Abstract:
In dieser Forschung wird eine neue Methode zur verbesserten Singularwertzersetzung (ISVD) für die Schwingungssignalentnosierung von Zahnrad-Lochfehler-Identifikation vorgeschlagen. Bei dieser Methode werden die Verzögerungszeit und die Einbettungsdimension m der Hankel-Matrix für SVD durch die Autokorrelationsfunktion bzw. den Cao-Algorithmus optimiert. Simulationen und Experimente werden durchgeführt, um die Methode zu demonstrieren. In der Simulation wird die ISVD-Methode verwendet, um das künstliche Schwingungssignal in einem mathematischen Modell von Zahnrad-Pitting-Fehlern zu entrauschen; das Ergebnis zeigt den Signal-Rausch-Verhältnis-Wert (SNR) sNR = 31,3 dB und der RMSE-Wert (Root-Mean-Square Error) ist RMSE = 0,34. Im Experiment wird die ISVD-Methode zum Entrauschen des Schwingungssignals der Schaltfehleridentifikation von Zahnrädern angewandt, die Ergebnisse zeigen, dass SNR SNR 〉 45 dB ist, und der RMSE-Wert ist RMSE –0,4 der Fehlerkennzeichensignale an jeder Messpunktposition. Die Ergebnisse der Simulation und des Experiments zeigen, dass die ISVD-Methode effizient ist, um das Schwingungssignal von Zahnrad-Pitting-Fehlern zu entlärmen.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
0015-7899
,
1434-0860
DOI:
10.1007/s10010-020-00400-7
Language:
English
Publisher:
Springer Science and Business Media LLC
Publication Date:
2020
detail.hit.zdb_id:
1481282-4
Permalink
