【摘要】：作為機(jī)械傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件之一,齒輪的工作狀態(tài)直接影響設(shè)備的性能,其故障在傳動系統(tǒng)故障中占有很大的比例。針對齒輪故障信號大多為非平穩(wěn)調(diào)制信號的特點,提出一種基于樣條和邊界特征延拓的改進(jìn)LMD算法,通過采用三次樣條插值,對信號的上下極值點進(jìn)行插值以獲得上下包絡(luò)線,并采用邊界局部特征尺度延拓的方法以減少端點效應(yīng)問題,提高了分解精度和計算效率。仿真信號和實驗平臺故障數(shù)據(jù)的仿真研究表明,改進(jìn)LMD算法分解后的PF分量與理想值相比誤差更小,分解時間更短,能準(zhǔn)確地分析出齒輪的故障特征。
[Abstract]:As one of the key parts of the mechanical transmission system, the working state of the gear directly affects the performance of the equipment, and its fault occupies a large proportion in the fault of the transmission system. In view of the fact that gear fault signals are mostly non-stationary modulation signals, an improved LMD algorithm based on spline and boundary feature extension is proposed. By using cubic spline interpolation, the upper and lower extremes of the signal are interpolated to obtain the upper and lower envelope. The method of boundary local eigenvalue scale extension is used to reduce the endpoint effect and to improve the decomposition accuracy and computational efficiency. The simulation research of simulation signal and experiment platform fault data shows that the PF component decomposed by improved LMD algorithm has smaller error and shorter decomposition time than ideal value, and can accurately analyze the fault characteristics of gears.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院自動化工程學(xué)院;上海東海風(fēng)力發(fā)電有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61174118,51507098) 上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心(13DZ2251900) 上海市科委重點科技攻關(guān)項目(14DZ1200905) 上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室(13DZ2273800)資助~~
【分類號】：TH132.41

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本文編號：2452501