基于QICA的工作模态参数识别技术及其应用研究

Abstract

针对目前基于振动信号的工作模态参数识别方法存在抗噪能力低,参数识别主观经验性较强,识别精度差和识别方法较复杂等问题,研究了一种基于量子优化ICA的工作模态参数识别技术（Operational Model Analysis,OMA）,通过齿轮箱LMS模态实验证明,QICA模态参数识别技术操作简单,能够有效排除噪声干扰。最后以QICA识别的齿轮箱五种工况模态频率作为故障诊断特征参量,分析对比各工况下的模态频率的变化,进行了齿轮箱故障诊断