本文關(guān)鍵詞：基于偽故障信號(hào)的齒輪箱故障診斷方法

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【摘要】：針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過程中產(chǎn)生模態(tài)混疊導(dǎo)致難以準(zhǔn)確提取故障頻率問題,提出一種基于偽故障信號(hào)(PFS)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的齒輪箱故障診斷的PFS-EMD方法。該方法先將原始信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;再用能量法與互相關(guān)準(zhǔn)則選取有效IMF(intrinsic mode function)分量;然后從有效IMF分量中選擇含有偽故障頻率成分的IMF分量(簡(jiǎn)稱PI分量),構(gòu)建偽故障信號(hào)并與PI分量進(jìn)行重構(gòu),對(duì)重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到第一階IMF分量作為最終的IMF分量。對(duì)最終的IMF分量進(jìn)行頻譜分析從而隔離和提取故障信息。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法不僅保留了EMD的良好特性,能準(zhǔn)確獲得信號(hào)不同尺度的局部特征信息,而且較好地解決了EMD的模態(tài)混疊問題。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275052) 北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(3131002)
【分類號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪箱發(fā)生故障時(shí),其振動(dòng)信號(hào)多是非線性和非平穩(wěn)性的,并且信號(hào)中往往混有頻率接近的沖擊故障成分,這為后期的故障特征提取和診斷帶來了很大的困難。Huang等[1]提出了一種處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的有效方法,即經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)。它將復(fù)雜信

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