【摘要】：針對(duì)齒輪在故障損傷狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào),提出一種基于S變換譜二維核密度估計(jì)的沖擊特征提取方法,以實(shí)現(xiàn)齒輪的故障診斷。該方法首先對(duì)包含沖擊特征的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行S變換;然后將S變換譜乘以一個(gè)系數(shù)后圓整,得到一個(gè)整數(shù)矩陣;最后以S變換譜的時(shí)間和頻率構(gòu)成一個(gè)二維隨機(jī)變量,以整數(shù)矩陣中的元素值作為二維隨機(jī)變量各個(gè)采樣樣本的個(gè)數(shù),對(duì)二維隨機(jī)變量進(jìn)行核密度估計(jì),并最終得到一個(gè)二維核密度函數(shù)。該核密度函數(shù)相當(dāng)于由S變換譜經(jīng)過(guò)一次平滑去噪的過(guò)程獲得,其中的噪聲得到了有效的抑制,而沖擊特征則得到了加強(qiáng)與突顯。仿真振動(dòng)信號(hào)和齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)的分析結(jié)果表明,該方法能夠有效地強(qiáng)化并提取出振動(dòng)信號(hào)中周期性的沖擊特征,從而實(shí)現(xiàn)齒輪箱相關(guān)故障的診斷。
[Abstract]:Aiming at the vibration signal of gear under the condition of fault damage, a method of extracting impulse feature based on S-transform spectrum two-dimensional kernel density estimation is proposed to realize the fault diagnosis of gear. The method firstly transforms the vibration signal containing shock characteristics, then multiplies the S transform spectrum by a coefficient to obtain an integer matrix. Finally, a two-dimensional random variable is constructed by the time and frequency of the S-transform spectrum. Taking the element value in the integer matrix as the number of sampling samples of two-dimensional random variables, the kernel density of two-dimensional random variables is estimated and a two-dimensional kernel density function is obtained. The kernel density function is equivalent to the S transform spectrum through a smooth de-noising process, in which the noise is effectively suppressed, while the impact feature is strengthened and highlighted. The analysis results of simulated vibration signals and gearbox fault vibration signals show that this method can effectively enhance and extract the periodic shock characteristics of vibration signals and thus realize the diagnosis of gearbox related faults.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院;浙江大學(xué)浙江省先進(jìn)制造技術(shù)重點(diǎn)研究實(shí)驗(yàn)室;浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275453,51505424) 浙江省自然科學(xué)基金(LQ17E050006,LY15E050019)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TH132.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2232801