随机共振降噪下的齿轮微弱故障特征提取

发布时间：2018-03-31 21:04

  本文选题：级联　切入点：单稳随机共振　出处：《中国机械工程》2014年04期

【摘要】：针对强背景噪声下的齿轮微弱故障特征提取问题,提出了一种将级联单稳随机共振与经验模式分解(EMD)-Teager能量算子解调方法相结合的特征提取方法。首先对含噪故障信号进行随机共振输出,降噪后再进行经验模式分解,分解得到具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMFs),最后通过Teager能量算子解调方法求取每个有效IMF分量的幅频信息,从而提取齿轮微弱故障特征。仿真分析和实际测试结果均表明,通过随机共振降噪后,该方法能有效检测出齿轮局部损伤故障特征频率。
[Abstract]:Aiming at the problem of gear weak fault feature extraction under strong background noise, In this paper, a method of feature extraction is proposed, which combines the stage unsteady stochastic resonance with the empirical mode decomposition EMD-Teager energy operator demodulation method. Firstly, the noise-containing fault signal is output with stochastic resonance, then the noise is reduced and the empirical mode decomposition is carried out. The inherent mode functions with different characteristic time scales are obtained by decomposition. Finally, the amplitude-frequency information of each effective IMF component is obtained by the Teager energy operator demodulation method. The simulation analysis and actual test results show that the method can effectively detect the local damage characteristic frequency of gear after stochastic resonance de-noising.
【作者单位】： 中国计量学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10972207,60908039) 浙江省公益性应用研究计划资助项目(2013C31098)
【分类号】：TH132.41;TN911.7

【参考文献】

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1 程军圣,于德介,杨宇;基于EMD的能量算子解调方法及其在机械故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2004年08期

2 冷永刚,王太勇,郭焱,汪文津,胡世广;级联双稳系统的随机共振特性[J];物理学报;2005年03期

3 万频;詹宜巨;李学聪;王永华;;一种单稳随机共振系统信噪比增益的数值研究[J];物理学报;2011年04期

4 冷永刚,王太勇,李瑞欣,彭永胜,邓学欣;变尺度随机共振用于电机故障的监测诊断[J];中国电机工程学报;2003年11期

【共引文献】

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6 杨德斌;杨聚星;阳建宏;章立军;;基于声信号分析的齿轮故障诊断方法[J];北京科技大学学报;2008年04期

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3 陈向民;于德介;罗洁思;;基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的齿轮故障诊断[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集（2011）上册[C];2011年

4 刘锋;马怀祥;王亚涛;;基于共振解调的滚动轴承故障诊断[A];现代振动与噪声技术（第九卷）[C];2011年

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6 商铁军;刘立;张文明;冯志鹏;李学军;;基于循环平稳分析的齿轮损伤监测研究[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集（Ⅰ）[C];2008年

7 魏立群;瞿志豪;陈汉辉;;合金棒材轧机的齿轮箱振动实测分析[A];第七届(2009)中国钢铁年会论文集（下）[C];2009年

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3 刘红星,陈涛,屈梁生,李振武,于立柱;能量算子解调方法及其在机械信号解调中的应用[J];机械工程学报;1998年05期

4 鲍明,赵淳生;齿轮故障诊断技术的研究[J];南京航空航天大学学报;1992年05期

5 唐德尧;;共振解调技术在机械故障诊断中的应用和发展(一)[J];设备管理与维修;1991年11期

6 秦光戎,龚德纯,胡岗,温孝东;随机共振的模拟实验[J];物理学报;1992年03期

7 卢志恒,林建恒,胡岗;随机共振问题Fokker-Planck方程的数值研究[J];物理学报;1993年10期

8 冷永刚,王太勇,秦旭达,李瑞欣,郭焱;二次采样随机共振频谱研究与应用初探[J];物理学报;2004年03期

9 冷永刚;;基于Kramers逃逸速率的调参随机共振机理[J];物理学报;2009年08期

10 王嘉赋,刘锋,王均义,陈光,王炜;随机共振系统输入阈值的频率特性[J];物理学报;1997年12期

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本文编号：1692436