基于MKurt-MOMEDA的齿轮箱复合故障特征提取

发布时间：2018-12-09 16:02

【摘要】：针对齿轮箱中旋转零部件的故障信号是周期性的冲击信号这一特性,提出了一种基于多点峭度(multipoint kurtosis,简称MKurt)和多点最优最小熵反褶积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的齿轮箱复合故障特征提取方法。利用MKurt可以有效提取齿轮箱中被噪声淹没的冲击性振动信号的周期,实现对振动信号振动源的追踪。根据故障的周期设置合理的周期区间,通过MOMEDA对原信号进行降噪,进一步提取原信号的周期性冲击。通过仿真信号和实测数据的分析和验证,证明了MKurt-MOMEDA方法可以准确有效地诊断齿轮箱复合故障故障特征。
[Abstract]:In view of the fact that the fault signal of rotating parts in gearbox is periodic impulse signal, a multi-point kurtosis based (multipoint kurtosis, (MKurt) and multi-point optimal minimum entropy deconvolution (multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,) are proposed. The method of extracting gearbox composite fault feature based on MOMEDA is presented in this paper. MKurt can effectively extract the period of the vibration signal which is submerged by noise in the gearbox, and the vibration source of the vibration signal can be traced. According to the period of the fault, a reasonable period interval is set, and the noise of the original signal is reduced by MOMEDA, and the periodic impulse of the original signal is further extracted. Through the analysis and verification of the simulation signal and the measured data, it is proved that the MKurt-MOMEDA method can accurately and effectively diagnose the composite fault characteristics of the gearbox.
【作者单位】： 中北大学机械与动力工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2015011063)
【分类号】：TH132.41

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本文编号：2369658