公开(公告)号：CN110045014A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910178145.3

申请日：2019-03-11

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 翟智 ,  许才彬 ,  陈雪峰 ,  杨志勃 ,  乔百杰 ,  田绍华

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/44

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的Lamb波频散消除方法及其系统，所述方法包括以下步骤：获取目标频散Lamb波信号的模态特征信息，并将时域信号转换至频域以得到频散的多模态Lamb波信号R(ω)，离散化后将其特定频带内的信号写成列向量的形式r＝[R(ω1)，R(ω2)，…，R(ωN)]T，基于所述模态特征信息，依据Lamb波传播模型分别构造多模态频散传播字典Φ和非频散传播字典Φ′，将频散多模态Lamb波信号r在所构造的频散字典Φ下进行稀疏表示，将非频散字典Φ′与所得稀疏表示系数w相乘，得到信号r′＝Φ′w，r′即为对应于原始信号r的去除频散效应后的信号。

公开(公告)号：CN110044621A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910229826.8

申请日：2019-03-25

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 翟智 ,  孙若斌 ,  陈雪峰 ,  杨志勃 ,  许才彬 ,  杨丹卉

IPC: G01M13/045 ,  G06F17/50 ,  G06N3/08

Abstract: 公开了一种齿轮故障的行星齿轮箱振动功率谱预测方法，方法包括，测量待预测的行星齿轮箱物理参数，建立动力学模型；根据所述动力学模型得出多种齿轮故障模式及其运行工况下的振动仿真信号，组成样本数据集合；在所述行星齿轮箱上仿真多种齿轮故障模式及其运行工况，通过单一加速度传感器测得振动信号，组成标签数据集合；根据样本数据集合和标签数据集合训练频谱校正循环神经网络；对于所需预测的故障模式及运行工况，可以通过动力学模型算出相应的振动仿真信号，再通过校正的循环神经网络预测振动功率谱。克服了直接由动力学模型进行行星齿轮箱功率谱预测误差较大的缺点。