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名称 : 基于伺服电机电流信号和优化fisher判别分析的行星齿轮减速器齿隙辨识
发表日期 : 2020-12-09
摘要 :

行星齿轮减速器在工业自动化中应用广泛,其性能对设备的可靠性影响很大。齿隙和刚度会导致行星齿轮的性能下降,因此振动、温度、电流等信号被应用于行星齿轮的状态监测。本文旨在开发一种实用有效的基于电机电流信号分析(MCSA)的行星齿轮减速器齿隙故障识别方法。提出了灵敏度权重比(SWR)的概念来优化用于提取和筛选伺服电机电流信号特征的fisher判别分析(FDA)算法。电机与减速器相连,因此可以在电机电流中观察到行星齿轮运行条件的变化。与传统的设备健康状态检测方法相比,霍尔电流传感器是一种成本较低、安装方便的非侵入式方法。此外,支持向量机(SVM)分类器和一些公开发表的方法被用来分类行星齿轮的齿隙。最后,在不同间隙和负载下进行了实验测试,验证了该方法的有效性。

网址 : 10.1016/j.isatra.2020.12.016
领域 : 机器人技术
出版公司 : ELSEVIER
出版国家 : CN
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重点项目名称 : 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
项目所属数据集 : 工业机器人关键部件与整机故障特征数据集

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