發(fā)布時間：2017-06-14 05:09

  本文關(guān)鍵詞：基于LMD的包絡(luò)譜特征值在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對齒輪箱故障振動信號大多是多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號,而傳統(tǒng)包絡(luò)分析法又太依賴經(jīng)驗值選取參數(shù)的問題,對齒輪箱振動信號的分解方法、包絡(luò)分析方法以及提取特征值等方面進(jìn)行了研究,提出了一種基于局部均值分解(local mean de-composition,LMD)的包絡(luò)譜特征值的方法。該方法首先利用局部均值分解對齒輪箱信號進(jìn)行了處理,獲得了包含有不同頻率特征的PF(product function)分量,最后對包含有主要故障信息的第一級PF分量進(jìn)行了包絡(luò)分析,提取了包絡(luò)譜的特征頻率,以此來判別齒輪箱的工作狀態(tài)和故障類型。利用齒輪箱正常狀態(tài)、局部損傷、磨損故障3種齒輪箱振動信號的實例進(jìn)行了驗證。研究結(jié)果表明,利用LMD分解后求取包絡(luò)譜特征頻率的方法能夠較為準(zhǔn)確地判別齒輪箱的工作狀態(tài)和故障類型。
【作者單位】： 東南大學(xué)機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 齒輪箱 局部均值分解 包絡(luò)譜特征值 故障診斷
【分類號】：TH132.41;;TH113.1
【正文快照】： 0引言齒輪箱作為一種通用型的零部件,除了減速功能之外,還能夠改變傳動方向和傳動力矩,并且具有分配動力和離合功能,在機床設(shè)備、航空航天、石油電力、農(nóng)業(yè)機械、運輸機械、冶金和采礦等近現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用和發(fā)展。[1]當(dāng)齒輪箱發(fā)生故障時,會出現(xiàn)意想不到的后果,甚

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【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于LMD的包絡(luò)譜特征值在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：448568