改进的LMD及在齿轮故障诊断的应用

发布时间：2019-04-02 10:57

【摘要】：作为机械传动系统的关键部件之一,齿轮的工作状态直接影响设备的性能,其故障在传动系统故障中占有很大的比例。针对齿轮故障信号大多为非平稳调制信号的特点,提出一种基于样条和边界特征延拓的改进LMD算法,通过采用三次样条插值,对信号的上下极值点进行插值以获得上下包络线,并采用边界局部特征尺度延拓的方法以减少端点效应问题,提高了分解精度和计算效率。仿真信号和实验平台故障数据的仿真研究表明,改进LMD算法分解后的PF分量与理想值相比误差更小,分解时间更短,能准确地分析出齿轮的故障特征。
[Abstract]:As one of the key parts of the mechanical transmission system, the working state of the gear directly affects the performance of the equipment, and its fault occupies a large proportion in the fault of the transmission system. In view of the fact that gear fault signals are mostly non-stationary modulation signals, an improved LMD algorithm based on spline and boundary feature extension is proposed. By using cubic spline interpolation, the upper and lower extremes of the signal are interpolated to obtain the upper and lower envelope. The method of boundary local eigenvalue scale extension is used to reduce the endpoint effect and to improve the decomposition accuracy and computational efficiency. The simulation research of simulation signal and experiment platform fault data shows that the PF component decomposed by improved LMD algorithm has smaller error and shorter decomposition time than ideal value, and can accurately analyze the fault characteristics of gears.
【作者单位】： 上海电力学院自动化工程学院;上海东海风力发电有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61174118,51507098) 上海绿色能源并网工程技术研究中心(13DZ2251900) 上海市科委重点科技攻关项目(14DZ1200905) 上海市电站自动化技术重点实验室(13DZ2273800)资助~~
【分类号】：TH132.41

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本文编号：2452501