齿轮箱断齿特征识别的S变换-SVD降噪组合方法

论文摘要

齿轮箱作为传动结构的核心部件,其断齿故障将直接导致设备损伤,产生巨大经济损失。为了从齿轮箱振动信号中准确识别出断齿故障,把S变换时频谱与奇异值分解（SVD）降噪相结合,通过对比分析奇异值比值谱与差分谱的差异,提出了S变换-奇异值比值谱选取阈值的降噪方法。将信号S变换的时频矩阵作为SVD的构造矩阵,采用奇异值比值谱选取置零阈值位置进行降噪,对降噪后的时频矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征,并结合S变换时频图,从而识别出冲击特征频率。通过仿真信号和实验信号对所提改进方法的有效性进行验证,结果表明,该方法能够更加直观准确地识别出仿真信号的周期性冲击特征与齿轮箱行星齿轮的断齿故障特征。

论文目录

• 1 S变换时频谱SVD降噪理论
•   1.1 齿轮断齿时域频域特征
•   1.2 S变换
•   1.3 SVD降噪理论
• 2 奇异值阈值降噪方法与步骤
•   2.1 奇异值比值谱阈值降噪方法
•   2.2 信号冲击特征提取的步骤
• 3 仿真信号分析
•   3.1 较高信噪比信号仿真分析
•   3.2 低信噪比信号仿真分析
• 4 齿轮箱断齿振动信号分析
•   4.1 实验设备与基本参数
•   4.2 实验信号分析
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 潘高元,李舜酩,杜华蓉,朱彦祺

关键词: 齿轮箱,变换,断齿,奇异值分解,奇异值比值谱

来源: 振动与冲击 2019年18期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 南京航空航天大学能源与动力学院

基金: 国家自然科学基金(51675262),预研领域基金课题(6140210020102)

分类号: U472

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.18.036

页码: 256-263

总页数: 8

文件大小: 2914K

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