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基于最小熵解卷积的齿轮箱早期故障诊断
引用本文:冷军发,荆双喜,禹建功. 基于最小熵解卷积的齿轮箱早期故障诊断[J]. 机械科学与技术, 2015, 34(3): 445-448
作者姓名:冷军发  荆双喜  禹建功
作者单位:河南理工大学机械与动力工程学院,焦作,454000
基金项目:国家自然科学基金项目(11272115);河南省机械工程重点学科项目资助
摘    要:齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的能反应出齿轮箱运转状态的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,直接做频谱分析或包络谱分析,很难提取其故障特征。论文将最小解卷积方法应用于炼胶机的齿轮箱故障诊断。首先利用该方法对齿轮箱振动信号进行解卷积滤波处理,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,最后提取出了该齿轮箱轴5上齿轮8(z8=28)齿根轻微裂纹的故障特征,实现了该齿轮箱的早期诊断。应用实例验证了最小熵解卷积方法的有效性和优点。

关 键 词:齿轮箱  故障诊断  最小熵解卷积  包络分析

Incipient Fault Diagnosis of the Gear box Based on the Minimum Entropy Deconvolution
Leng Junfa,Jing Shuangxi,Yu Jiangong. Incipient Fault Diagnosis of the Gear box Based on the Minimum Entropy Deconvolution[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2015, 34(3): 445-448
Authors:Leng Junfa  Jing Shuangxi  Yu Jiangong
Affiliation:Leng Junfa;Jing Shuangxi;Yu Jiangong;School of Mechanical and Power Engineering,Henan Polytechnic University;
Abstract:
Keywords:autocorrelation  crack detection  deconvolution  demodulation  efficiency  entropy  envelope analysis  failure analysis  fault diagnosis  feature extraction  gear box  gears  matrix algebra  minimum entropy deconvolution (MED)  schematic diagrams  s
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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