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针对行星齿轮箱在低速重载的工作环境易导致关键部件发生故障的问题,本文提出了"小波包-峭度-包络"分析方法,基于LabVIEW开发一套行星齿轮箱故障分析系统,系统可读取多种格式的信号数据进行时域显示和频谱分析。通过小波包分解将信号分解到不同频带上,以小波包系数的峭度值作为频带选取准则,对小波包系数峭度值最大的频带进行包络谱分析,搭建行星齿轮箱故障模拟实验台,对采集的太阳轮、行星轮和齿圈故障信号进行分析,成功识别出故障。实验分析结果验证了方法的有效性和系统的可行性。该研究对行星齿轮箱运行过程中实时监测和早期故障识别具有重要意义。 相似文献
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时变转速下行星齿轮箱故障诊断存在两个问题,一是由于空间和经济条件的限制,转速传感器无法安装就无法获得设备的实时转速,二是常用的短时傅里叶变换方法时频分辨率低,难以提取到反映设备健康状态的有价值特征信息。为了克服这两个问题,提出基于广义线性调频小波变换(General Linear Chirplet Transform,GLCT)与快速路径最优(Fast Path Optimization, FPO)的无转速阶次分析故障特征提取方法。首先,使用GLCT对振动信号进行时频表征,从而提高时频分辨率,能够清晰地反映齿轮箱的时变运行状态;然后,利用FPO算法从GLCT时频表示中精确提取转频趋势线,进而采用转频曲线对原始振动信号等角度重采样将其映射到平稳的角域中;最后,从角域信号的包络阶次谱中准确地提取行星齿轮箱故障特征信息。数值仿真和应用实例的分析结果表明该方法具有较高的时频分辨率和噪声鲁棒性,能够在无转速计的情况下有效地实现时变转速行星齿轮箱齿轮故障诊断。 相似文献
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