奇异值分解结合频率切片小波的齿轮故障特征提取

发布时间：2017-10-29 18:26

  本文关键词：奇异值分解结合频率切片小波的齿轮故障特征提取

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【摘要】：频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法,但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足,故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理,继而利用频率切片小波对降噪信号进行全频分析,确定信号分量分布区间之后,对能量集中的信号进行频率切片细化分析,用时频图及重构信号提取齿轮故障特征。通过仿真及实测齿轮的点蚀信号分析,表明该方法能够实现齿轮运行状态的准确判别,有一定的工程实际意义。
【作者单位】： 华北电力大学科技学院;华北电力大学能源动力与机械工程学院;湖南雁能建设集团有限公司输电工程分公司;
【关键词】： 振动与波 齿轮 奇异值分解 频率切片小波变换 故障诊断
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(E2014502052) 中央高校基本科研业务费专项资金(2014MS154)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 齿轮是旋转机械传动链中重要的部件之一,在齿轮箱失效零件中,齿轮故障大约占60%,是诱发机器故障的重要原因。因此,对齿轮故障诊断进行研究有着重要的意义[1]。齿轮故障主要表现为其振动信号中出现齿轮啮合频率被轴转频及其倍频调制的幅值调制成分,这个故障特征常常被噪声所干

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本文编号：1114169