本文關鍵詞：奇異值分解結合頻率切片小波的齒輪故障特征提取

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【摘要】：頻率切片小波變換是一種有力的時頻分析方法,但在強背景噪聲條件下其故障特征識別能力不足,故提出奇異值分解結合頻率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信號構造Hankel矩陣,根據(jù)奇異值差分譜單邊極大值原則確定階次并進行降噪處理,繼而利用頻率切片小波對降噪信號進行全頻分析,確定信號分量分布區(qū)間之后,對能量集中的信號進行頻率切片細化分析,用時頻圖及重構信號提取齒輪故障特征。通過仿真及實測齒輪的點蝕信號分析,表明該方法能夠實現(xiàn)齒輪運行狀態(tài)的準確判別,有一定的工程實際意義。
【作者單位】： 華北電力大學科技學院;華北電力大學能源動力與機械工程學院;湖南雁能建設集團有限公司輸電工程分公司;
【關鍵詞】： 振動與波 齒輪 奇異值分解 頻率切片小波變換 故障診斷
【基金】：河北省自然科學基金資助項目(E2014502052) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(2014MS154)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 齒輪是旋轉機械傳動鏈中重要的部件之一,在齒輪箱失效零件中,齒輪故障大約占60%,是誘發(fā)機器故障的重要原因。因此,對齒輪故障診斷進行研究有著重要的意義[1]。齒輪故障主要表現(xiàn)為其振動信號中出現(xiàn)齒輪嚙合頻率被軸轉頻及其倍頻調制的幅值調制成分,這個故障特征常常被噪聲所干

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本文編號：1114169