基于改进经验小波变换的行星齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-06-16 23:10

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【摘要】：行星齿轮箱振动信号具有复杂多分量和调幅-调频的特点。幅值解调和频率解调方法能够避免传统Fourier频谱中的复杂边带分析,有效识别故障特征频率。经验小波变换通过对信号Fourier频谱的分割构造一组正交滤波器组,能提取具有紧支撑Fourier频谱的单分量成分,再对单分量成分运用Hilbert变换即可实现信号的解调分析。经验小波变换能够有效分离出调幅-调频成分,不存在模态混叠现象,具有完备的理论基础,自适应性好、算法简单、计算速度快。将改进的经验小波变换应用于行星齿轮箱振动信号的解调分析;提出了一种单分量个数的估算方法,解决了经验小波变换中的Fourier频谱划分问题;给出了对故障敏感的信号分量的选取方法,提高了分析的针对性。将改进方法应用于行星齿轮箱振动仿真信号和实验信号分析,验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 北京科技大学机械工程学院;
【关键词】： 经验小波变换 行星齿轮箱 解调 频谱划分 敏感分量
【基金】：国家自然科学基金(11272047,51475038)项目资助
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 1引言行星齿轮箱的结构和运动方式特殊,其振动信号成分非常复杂,具有明显的多分量和调幅调频特性,大大增加了故障诊断的难度。行星齿轮箱振动信号的调幅和调频部分包含丰富故障信息,对信号进行单独的幅值解调分析或频率解调分析能简化分析频谱,降低分析难度:冯志鹏等人推导了

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本文编号：456711