基于SWD-AVDIF的齿轮箱复合故障诊断方法

基于SWD-AVDIF的齿轮箱复合故障诊断方法

论文摘要

针对由噪声干扰和故障强度分布不均引起的齿轮箱复合故障诊断问题,提出基于群分解和平均差值形态算子(Swarm Decomposition-Average Difference Filter,SWD-AVDIF)的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法首先运用群分解(Swarm Decomposition,SWD)将振动信号分解为若干单一模态振荡分量(Oscillatory Components,OCs);然后对分量进行AVDIF解调,得到SWD-AVDIF解调谱;最后根据解调结果判别故障类型。与EMD对比,仿真信号验证了SWD方法在频率区分能力上的优越性;运用齿轮箱复合故障仿真信号和实验信号进行分析,结果表明该方法能够有效地分离复合故障信号并加强故障特征,为齿轮箱复合故障诊断提供了一种新的方法。

论文目录

  • 1 群分解方法
  •   1.1 SWD分解
  •   1.2 SWD频率区分能力研究
  • 2 SWD-AVDIF方法
  •   2.1 SWD-AVDIF算法
  •   2.2 齿轮箱复合故障仿真分析
  • 3 齿轮箱复合故障实验信号分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李娟,程军圣,黄祝庆,卿宏军

    关键词: 振动与波,群分解,平均差值形态算子,齿轮箱,复合故障诊断

    来源: 噪声与振动控制 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 机械工业

    单位: 湖南大学机械与运载工程学院,常州湖南大学机械装备研究院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(51575168,51875183),湖南省重点研发计划资助项目(2017GK2182)

    分类号: TH17

    页码: 166-171

    总页数: 6

    文件大小: 1860K

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