齒輪箱軸承作為高速列車轉(zhuǎn)向架上的關(guān)鍵部件,其故障特征主要體現(xiàn)在其振動信號中,但是列車運行過程中存在強電磁噪聲。針對強背景噪聲下信號中故障特征頻率的提取,提出雙樹復(fù)小波包變換（Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT）和全變差（Total Variation,TV）結(jié)合的算法。該算法利用DTCWPT將齒輪箱軸承振動信號分解為不同尺度的信號分量,通過峭度指標(biāo)選擇沖擊特征最顯著的一個信號分量;針對含噪聲的沖擊特征,通過對該信號分量的全變差進(jìn)行稀疏追蹤從而得到信號的稀疏優(yōu)化表示,使得振動信號中的沖擊特征得到顯著增強。通過構(gòu)造一仿真信號對稀疏追蹤算法的有效性進(jìn)行了驗證,并將該方法與DTCWPT結(jié)合并應(yīng)用于齒輪箱軸承故障診斷中,結(jié)果表明:該方法能夠很好地提取出信號中的沖擊特征,并且頻譜中的故障表征明顯,能夠有效地指導(dǎo)故障診斷。 

【文章來源】：機械設(shè)計與制造. 2020,(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

仿真信號時域波形

仿真信號頻譜

外環(huán)故障軸承振動信號時域波形

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于雙樹復(fù)小波和奇異差分譜的齒輪故障診斷研究[J]. 胥永剛,孟志鵬,陸明,付勝.  振動與沖擊. 2014(01)
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博士論文
[1]高速列車輪對軸承狀態(tài)表征與故障診斷方法研究[D]. 易彩.西南交通大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于非凸正則化項的小波—全變差去噪方法研究[D]. 魏澤林.北京交通大學(xué) 2016



本文編號：3271403