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题名基于Autogram的齿轮断齿故障特征提取方法
被引量:5
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作者
郭洋
钱鹏
胡韶奕
郑直
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机构
华北理工大学轻工学院
华北理工大学机械工程学院
惠达卫浴股份有限公司
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出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第1期180-186,共7页
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基金
工科专业基于CDIO的多方协同育人模式改革与实践(2018GJJG614)
华北理工大学轻工学院河北省一流本科专业建设重点支持项目
+3 种基金
河北省博士后科学基金项目(B2020003033)
河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(JQN20190004)
唐山市应用基础研究计划项目(20130211b)
华北理工大学博士科研启动基金项目(0088/28412499)。
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文摘
针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。
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关键词
autogram方法
断齿故障
谱峭度
故障诊断
特征提取
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Keywords
autogram method
Broken tooth fault
Spectral kurtosis
Fault diagnosis
Feature extraction
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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