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针对齿轮箱齿轮故障特征提取过程中,经验模态分解(EMD)存在模态混叠、固有模态函数(IMF)筛分困难以及Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉干扰项的问题,提出一种集合经验模态分解(EEMD)和Choi-Williams分布(CWD)相结合的齿轮故障诊断方法。首先,将采集到的齿轮故障信号进行EEMD分解,分解为多个单分量固有模态函数(IMF)的组合;然后,通过相关系数和香农熵准则去除虚假分量并筛选IMF;最后,将筛选出的IMF分量进行CWD表达,结合时频域表现出的频率与等时冲击特性,识别出齿轮故障特征。通过齿轮故障仿真和实验分析,验证了该方法在齿轮箱齿轮故障诊断中的适用性和有效性。 相似文献
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根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与Hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明,同态滤波解调方法要优于Hilbert包络法. 相似文献
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针对转频波动工况下复杂齿轮箱系统振动信号中各啮合阶次成分相互干扰,导致对啮合频率估计困难的情况,提出一种基于时变滤波与连续小波变换(CWT)结合的无转速计阶次跟踪齿轮箱故障诊断技术。基于短时傅里叶变换(STFT)设置时变滤波器;通过时变滤波及连续小波变换(CWT),获得平滑的瞬时频率估计(IFE);再基于Vold-Kalman滤波(VKF)获得参考轴相位。该方法获得的阶次谱与计算阶次跟踪(COT)相当。最后,结合快速谱峭度算法可准确判断故障齿轮位置。通过仿真和实验表明,无转速计方法能为强噪声转速明显波动工况下的机械故障诊断提供一种新的有效手段。 相似文献
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约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。 相似文献
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滚动轴承早期故障振动信号微弱,并且受环境噪声影响严重,特征信号提取困难。针对这一问题,提出了最大相关峭度解卷积方法来提取轴承故障的特征信号。通过计算信号的最大相关峭度值,估算出感兴趣的解卷积周期T,选择合适的时延步数M,对故障信号做最大相关峭度解卷积,并对最大相关峭度解卷积滤波后的信号进行包络解调,提取出滚动轴承的故障特征,实现了滚动轴承的早期故障诊断。仿真和实验验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。 相似文献