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基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断
被引量:
6
1
作者
陈向民
于德介
+1 位作者
任凌志
皮维
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第21期2598-2603,共6页
针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用...
针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用转速信号对原始信号进行等角度采样得到角域平稳信号;接着对角域平稳信号进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响;最后使用能量算子解调求取瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行故障诊断。应用实例表明,该方法能有效地提取变速下的齿轮裂纹故障。
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关键词
线调频小波
阶比跟踪
角域平均
能量算子解调
齿轮
轮齿
裂纹
故障
诊断
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职称材料
总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究
被引量:
70
2
作者
陈略
訾艳阳
+1 位作者
何正嘉
成玮
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方...
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.
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关键词
总体平均经验模式分解
1.5维谱
特征提取
齿轮裂纹故障
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职称材料
题名
基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断
被引量:
6
1
作者
陈向民
于德介
任凌志
皮维
机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第21期2598-2603,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875078)
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2009AA04Z414)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090161110006)
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题资助项目(71075001)
文摘
针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用转速信号对原始信号进行等角度采样得到角域平稳信号;接着对角域平稳信号进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响;最后使用能量算子解调求取瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行故障诊断。应用实例表明,该方法能有效地提取变速下的齿轮裂纹故障。
关键词
线调频小波
阶比跟踪
角域平均
能量算子解调
齿轮
轮齿
裂纹
故障
诊断
Keywords
chirplet
order tracking
angular domain average
energy operator demodulating
gear tooth crack fault diagnosis
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究
被引量:
70
2
作者
陈略
訾艳阳
何正嘉
成玮
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
北京航天飞行控制中心
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期94-98,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50575171)
国家高科技研究发展计划资助项目(2006AA04Z430)
文摘
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.
关键词
总体平均经验模式分解
1.5维谱
特征提取
齿轮裂纹故障
Keywords
ensemble empirical mode decomposition
1.5 dimension spectrum
feature extraction
gear crack fault
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断
陈向民
于德介
任凌志
皮维
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
下载PDF
职称材料
2
总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究
陈略
訾艳阳
何正嘉
成玮
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
70
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职称材料
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