基于正交匹配追踪算法的齿轮箱轴承故障诊断及实验验证

发布时间：2024-11-02 01:14

　　 为了提高传动振动过程中齿轮箱轴承内外圈故障诊断能力,采用正交匹配追踪(OMP)算法建立了故障诊断模型,并开展仿真分析及实验验证。研究结果表明:通过OMP算法对轴承外圈故障仿真加噪信号进行处理,能够看到信号呈周期性波动,通过频率及其倍频呈现逐步衰减,故障特征明显;经过OMP算法处理的轴承内圈故障仿真纯净信号呈周期性波动,能够看到滚动轴承的故障,轴承内圈通过频率和倍频以及边频带呈现逐步衰减,故障特征明显。为了进一步验证OMP算法处理齿轮故障的有效性,搭建封闭式功率流齿轮箱试验台,OMP重构故障信号谱图中啮合频率360 Hz峰值较低,边频带被完全掩盖,不存在大量的干扰成分。经OMP算法处理过的故障信号的谱图能很好地体现故障特征。

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【部分图文】：

x^=ψθ^?????????(5)1.2正交匹配追踪算法的有效性验证

为了验证OMP算法的有效性,构造了一个一维随机信号。测量个数M=64,信号长度N=256,信号的稀疏度K=10。用OMP算法处理该一维随机信号分别得到仿真信号的重构信号与残差图。由图2可知:OMP算法能够精确重构出一维随机仿真信号,能够剔除信号的残差信号,提出信号的主要特征。2....

从图3(a)可看到:轴承外圈故障仿真纯净信号呈周期性波动规律。从图3(b)中能够看出滚动轴承的固定频率为1000Hz,且固定频率周围出现(1000±50)Hz的边频带,可见选取的轴承外圈信号比较典型,可作为仿真数据。OMP算法重构的轴承外圈仿真加噪信号如图4(a)所示,可看....

OMP算法重构的轴承外圈仿真加噪信号如图4(a)所示,可看到:通过OMP算法对轴承外圈故障仿真加噪信号进行处理,能够看到信号呈周期性波动。图4(b)清楚显示了滚动轴承的固定频率为1000Hz,且固定频率周围出现(1000±50)Hz的边频带。图4(b)中还显示了轴承外圈通过....

本文编号：4008791