基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断

发布时间：2018-11-06 09:31

【摘要】：为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈值滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和实测信号分析表明,这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量,在齿轮故障诊断方面取得了较好的应用效果。
[Abstract]:In order to extract the fault feature of gear effectively in strong noise, a fault diagnosis method based on wavelet transform of frequency slice is proposed. The frequency slice wavelet transform is used to obtain the time-frequency distribution in the whole frequency band, and then the time-frequency region with fault characteristics is segmented. Then the effective fault features are separated by time-frequency threshold filtering and inverse transform reconstruction. Simulation experiments and analysis of measured signals show that this method can separate effective characteristic components from noise signals and obtain good results in gear fault diagnosis.
【作者单位】： 湖南文理学院信息研究所;南华大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41304098) 湖南省教育厅青年项目(13B076) 湖南省重点建设学科—光学基金(11ZD018) 湖南文理学院博士启动项目(BSQD026)资助~~
【分类号】：TH132.41

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本文编号：2313895