基于改进HHT和马氏距离的齿轮故障诊断

发布时间：2018-04-20 08:58

  本文选题：齿轮 + 自适应白噪声完备经验模态分解　； 参考：《振动与冲击》2017年22期

【摘要】：针对齿轮振动信号非线性和非平稳的特点,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换与马氏距离相结合的故障诊断方法。利用自适应白噪声的完备经验模态分解将齿轮振动信号分解成一系列固有模态函数,并采用敏感固有模态函数判别算法判断出对故障信息敏感的模态函数;通过对敏感固有模态分量的局部希尔伯特瞬时能量谱的分析,得出信号能量随时间变化的精确表达;以不同故障信号局部希尔伯特瞬时能量谱的最大峰值作为特征向量,采用马氏距离对齿轮故障进行状态识别。试验结果表明,该方法可有效识提取齿轮故障特征,实现不同故障状态识别。
[Abstract]:According to the nonlinear and non-stationary characteristics of gear vibration signal, a fault diagnosis method based on improved Hilbert-Huang transform and Markov distance is proposed. The gear vibration signal is decomposed into a series of inherent mode functions by the complete empirical mode decomposition of adaptive white noise, and the sensitive modal function is judged by the sensitive inherent modal function discrimination algorithm. Based on the analysis of the local Hilbert instantaneous energy spectrum of the sensitive intrinsic mode component, the accurate expression of the signal energy with time is obtained, and the maximum peak value of the local Hilbert instantaneous energy spectrum of different fault signals is taken as the eigenvector. The condition of gear fault is identified by Markov distance. The experimental results show that this method can effectively recognize and extract gear fault features and realize different fault state identification.
【作者单位】： 长春理工大学机电工程学院;长春工业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075041) 吉林省教育厅科技发展项目(2014124)
【分类号】：TH132.41

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本文编号：1777119