【摘要】：目前對齒輪裂紋的診斷研究多采用定性診斷,而工程實際中往往更關(guān)注定量診斷。由于齒輪裂紋信號往往表現(xiàn)出非線性非平穩(wěn)特征,處理這類信號通常采用時頻分析。自適應(yīng)最稀疏時頻分析(Adaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis,簡稱ASTFA)是一種新的時頻分析方法,相比于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)方法,ASTFA方法能更好地抑制端點效應(yīng)和模態(tài)混淆,但ASTFA方法也存在分解得到的分量排列不規(guī)律的缺陷,從而給特征提取時分量的選擇帶來困難。針對這一問題,提出了一種改進(jìn)ASTFA算法,即基于主模態(tài)分析(Principle Mode Analysis,簡稱PMA)的自適應(yīng)最稀疏時頻分析(PMA-ASTFA)方法,該方法可以根據(jù)所選擇的故障特征參數(shù)(一個或多個)對內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡稱IMF)分量進(jìn)行排序。根據(jù)齒輪故障實驗臺建立齒輪動力學(xué)模型,選擇對齒輪裂紋敏感的故障特征參數(shù),再把PMA-ASTFA方法用于實測的齒輪裂紋故障信號處理。實驗信號的分析結(jié)果表明,提出的方法可以有效地實現(xiàn)齒輪裂紋故障的定量診斷。
[Abstract]:At present, qualitative diagnosis is often used in the diagnosis of gear cracks, while quantitative diagnosis is often paid more attention in engineering practice. Because gear crack signals often show nonlinear and non-stationary characteristics, time-frequency analysis is usually used to deal with these signals. Adaptive most sparse time-frequency analysis (ASTFA) is a new time-frequency analysis method. Compared with the empirical mode decomposition (Empirical Mode Decomposition,) method, the EMD method can better suppress the endpoint effect and modal confusion. However, the ASTFA method also has the defect of irregular arrangement of the components obtained by decomposition, which makes it difficult to select the components in feature extraction. In order to solve this problem, an improved ASTFA algorithm is proposed, that is, adaptive most sparse time-frequency analysis (PMA-ASTFA) method based on main modal analysis (Principle Mode Analysis,) for PMA. The method can sort the intrinsic mode function (Intrinsic Mode Function,) components according to the selected fault feature parameters (one or more). According to the gear dynamic model of the gear fault test bench, the fault characteristic parameters sensitive to the gear crack are selected, and then the PMA-ASTFA method is used to deal with the measured fault signal of the gear crack. The analysis results of experimental signals show that the proposed method can effectively realize the quantitative diagnosis of gear crack faults.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFF0203400) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51575168,51375152) 智能型新能源汽車國家2011協(xié)同創(chuàng)新中心 湖南省綠色汽車2011協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目
【分類號】：TH132.41

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本文編號：2237148