自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断研究

论文摘要

强噪环境下,复合故障特征提取难度更大,VMD(Variational Mode Decomposition)被大量应用于齿轮箱故障诊断中;但是它属于参数型分解方法,K过大或过小都会导致过分解或欠分解现象,因此分解的层数需要自适应的确定。提出了一种多点峭度和VMD的复合故障特征提取方法。考虑到多点峭度可以提取多故障的冲击性周期的个数;周期性冲击个数决定VMD的分解层数K,通过VMD处理后,进一步通过FFT确定故障特征。所提出的自适应复合故障特征提取方法和EEMD(En?semble Empirical Mode Decomposition)对比分析,验证了它可以克服模态混叠的特征,通过对实测性信号处理进一步确定了此方法的有效性。最终确定了齿轮剥落和轴承滚珠等复合故障特征。

论文目录

• 0 引言
• 1 多点峭度 （multi-point kurtosis, MKurt）
• 2 变分模态分解
• 3 MKurt-VMD的算法步骤
• 4 MKurt-VMD仿真信号分析
• 5 齿轮箱多故障特征识别
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李文耀,杨文刚

关键词: 多点峭度,变分模态分解,复合故障,特征提取

来源: 机械传动 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,机械工业

单位: 山西交通职业技术学院工程机械系

基金: 国家自然科学基金(59975064)

分类号: TH17;TH136

DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.006

页码: 27-31

总页数: 5

文件大小: 1438K

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