【摘要】：為了在強(qiáng)噪聲中有效提取齒輪的故障特征,提出了一種基于頻率切片小波變換時(shí)頻分析的齒輪故障診斷方法。先對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻率切片小波變換,得到在全頻帶下的時(shí)頻分布,然后在此基礎(chǔ)上分割出含有故障特征的時(shí)頻區(qū)域,再通過對(duì)該區(qū)域進(jìn)行時(shí)頻閾值濾波和逆變換重構(gòu)分離出有效的故障特征。仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)信號(hào)分析表明,這種方法可從噪聲信號(hào)中分離出有效的特征分量,在齒輪故障診斷方面取得了較好的應(yīng)用效果。
[Abstract]:In order to extract the fault feature of gear effectively in strong noise, a fault diagnosis method based on wavelet transform of frequency slice is proposed. The frequency slice wavelet transform is used to obtain the time-frequency distribution in the whole frequency band, and then the time-frequency region with fault characteristics is segmented. Then the effective fault features are separated by time-frequency threshold filtering and inverse transform reconstruction. Simulation experiments and analysis of measured signals show that this method can separate effective characteristic components from noise signals and obtain good results in gear fault diagnosis.
【作者單位】： 湖南文理學(xué)院信息研究所;南華大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41304098) 湖南省教育廳青年項(xiàng)目(13B076) 湖南省重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科—光學(xué)基金(11ZD018) 湖南文理學(xué)院博士啟動(dòng)項(xiàng)目(BSQD026)資助~~
【分類號(hào)】：TH132.41

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本文編號(hào)：2313895