本文關(guān)鍵詞：雙樹復小波域MCA降噪在齒輪故障診斷中的應用

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【摘要】：齒輪箱早期故障信號中往往包含強烈的干擾噪聲,而基于簡單閾值規(guī)則的小波系數(shù)降噪方法往往不能取得良好的效果.針對該問題,提出了基于形態(tài)分量分析(MCA)的雙樹復小波降噪方法.首先,對強背景噪聲故障信號進行雙樹復小波變換,得到不同層的小波變換系數(shù);然后,選取小波系數(shù)周期性較為明顯層的小波系數(shù)進行MCA降噪;最后,將降噪后的系數(shù)進行單支重構(gòu)后便可獲得故障特征信號,對降噪信號進行包絡分析便可以確定信號的故障特征頻率.利用該方法對仿真分析和某軋機齒輪箱打齒故障早期信號進行了處理,結(jié)果表明:該方法能夠在有效去除信號中的強背景噪聲,比單獨MCA降噪及軟閾值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征頻率,從而為齒輪早期故障診斷提供了一種新方法.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學機械工程與應用電子技術(shù)學院北京市精密測控技術(shù)與儀器工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 雙樹復小波變換 形態(tài)分量分析(MCA) 降噪 齒輪 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金(51375020) 北京市教委科研計劃項目(KM201310005013) 北京市屬高等學校青年拔尖人才培育計劃 先進制造技術(shù)北京市重點實驗室開放基金 北京工業(yè)大學基礎(chǔ)研究基金(X4001011201301)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 北京市屬高等學校青年拔尖人才培育計劃;先進制造技術(shù)北京市重點實驗室開放基金;北京工業(yè)大學基礎(chǔ)研究基金(X4001011201301)齒輪箱是機械傳動系統(tǒng)的重要組成部分,廣泛應用于各種工業(yè)設(shè)備中.齒輪是齒輪箱動力傳輸?shù)年P(guān)鍵部件,破壞形式多變且機理復雜,其早期故障信號具有非線性非

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