本文關(guān)鍵詞：FRFT循頻濾波及齒輪微弱故障特征提取

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【摘要】：提出了一種分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform,FRFT)循頻濾波方法,貼近瞬變工況下信號(hào)頻率曲線變化特征,循跡剝離包含故障信息的特征分量,提取齒輪早期故障微弱特征。首先,研究了線性多尺度分段方法,將頻率呈曲線任意變化信號(hào)自適應(yīng)分成若干個(gè)頻率近線性變化的信號(hào)段;然后研究了頻率擬合確定FRFT濾波參數(shù)的方法,計(jì)算各段信號(hào)的FRFT濾波參數(shù)并逐段進(jìn)行FRFT濾波,實(shí)現(xiàn)FRFT循頻濾波。采用該方法對(duì)變速器加減速過程振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波解調(diào)分析,試驗(yàn)結(jié)果表明:線性多尺度分段方法,能自適應(yīng)地將任一頻率呈曲線任意變化信號(hào)分段成若干個(gè)頻率近線性變化的信號(hào)段,且分段數(shù)較少;頻率擬合確定FRFT濾波參數(shù)方法,不受振源和多分量數(shù)量影響,能準(zhǔn)確確定各分段信號(hào)的FRFT濾波參數(shù);該濾波方法能從變速器瞬變工況振動(dòng)信號(hào)中循頻提取出包含故障信息的特征分量,有效剝離其他分量和噪聲干擾,對(duì)提取后的特征分量進(jìn)行解調(diào)分析,能準(zhǔn)確提取出傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的齒輪早期故障微弱特征。
【作者單位】： 軍事交通學(xué)院軍用車輛系;天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：總裝備部預(yù)研資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 變速器殼體振動(dòng)信號(hào)中包含多個(gè)信號(hào)分量和噪聲干擾,故障信息僅隱含在對(duì)故障診斷有意義的特征分量中,當(dāng)齒輪發(fā)生故障時(shí)特征分量是嚙合頻率調(diào)制信號(hào),由于早期故障特征微弱,容易被其他分量和噪聲淹沒,難以提取[1-4]。在加速、減速和加減速等瞬變工況下,更容易暴露微弱特征,而此時(shí)

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