基于改进阶次分析与自适应VMD的变转速齿轮箱故障诊断研究

变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度。针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据转频选取转频,导致重采样间隔并不均匀;提出了改进的阶次分析方法,根据采样的各点角速度依次进行重采样,提高了阶次分析的精度。同时,变转速齿轮箱因动力传递复杂,导致变转速齿轮箱噪声更加严重。变分模态分解(VMD)常被被用来去除复杂信号噪声,提取被掩盖在强噪声中的微弱故障信号。提出了自适应VMD使用能量法,确定分解层数后对分量进行指标化选取,使去噪的效果得到进一步提升。通过对实验信号分析,使用此方法进行验证。结果表明,此方法能有效转换变转速齿轮箱信号为阶次信号并对故障进行识别。

基于cICA-Kurtogram的变转速齿轮故障特征提取

在变转速齿轮故障特征提取过程中,针对约束独立分量分析对源噪声免疫能力差的问题,提出一种将约束独立分量分析、计算阶次跟踪和快速谱峭度相结合的方法。根据电机瞬时转频,获得故障齿轮的瞬时啮合频率,建立矩形波参考信号;利用约束独立分量分析提取故障特征更明显的时域信号,即相应的独立分量;然后基于故障齿轮所在轴的瞬时相位,通过等角度重采样将时域相应的独立分量转换为角域平稳信号;从阶次谱中提取故障齿轮特征阶次;根据快速峭度谱选择合适的滤波器参数对角域相应的独立分量进行滤波,获得平方包络谱,以判断故障齿轮所在轴的位置。结果表明,该方法是一种适用于变转速工况下齿轮箱振动状态监测与故障诊断的有效方法。