基于SWT与IEWT的齿轮无转速计阶次跟踪

针对变转速工况下，多级齿轮传动低速级齿轮故障信号易受背景噪声干扰，导致频谱特征模糊，微弱故障特征难以提取的问题，提出一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT)与改进经验小波变换(Improved Empirical Wavelet Transform, IEWT)相结合的齿轮无转速计阶次跟踪方法。首先为提高无转速计阶次跟踪瞬时频率估计精度，设计连续小波变换-椭圆时变滤波器(Continue Wavelet Transform-Elliptic Time-Varying Filtering, CWT-ETVF)对齿轮振动信号滤波降噪，依据滤波所得单分量的SWT时频分布进行峰值搜索，以实现高精度的瞬时频率估计，然后对时变故障信号等角度重采样获得角域平稳信号。针对EWT方法频谱分割不合理的问题，提出一种依据频谱包络趋势进行边界划分的改进经验小波变换方法对角域平稳信号自适应分解。最后选择合适分量自相关去噪，并通过阶次解调分析识别故障特征。仿真及实测局部断齿数据分析表明，该方法可以准确提取变转速齿轮时变微弱故障特征。