小波降噪和局域均值分解的齿轮故障特征提取技术

针对齿轮系统非线性、非平稳性特点及传统时频分析方法的局限性,提出一种将小波和局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)相结合进行齿轮故障特征提取的方法。该方法将原始信号通过小波分解再重构进行处理,以降低噪声的干扰,然后对重构信号进行LMD分解,并且对分解后所得到的乘积函数(PF)分量进行筛选。对筛选后的乘积函数进行包络谱分析,提取其故障特征进行研究。结果表明,两者相结合是一种很有效的故障特征提取方法,减弱了噪声对信号的干扰,可以实现对其振动信号故障特征的提取和诊断。