VMD和奇异差分谱在齿轮早期故障诊断中的应用

论文摘要

针对齿轮故障振动信号的多分量、多频率调制特性且早期故障振动信号信噪比低,故障特征微弱难以提取的问题,提出了基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对采集到的齿轮故障振动信号进行VMD分解,得到一系列窄带本征模态分量（band-limited intrinsic mode functions,BLIMFS）,由于噪声的干扰,从各个模态分量的频谱中很难对故障做出正确的判断;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出齿轮的故障特征频率。仿真信号和齿轮箱齿轮故障模拟实验结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,准确地提取到齿轮微弱的故障特征信息。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王建国,崔玥,张文兴

关键词: 变分模态分解,奇异差分谱,齿轮故障,包络解调,特征提取

来源: 机械设计与制造 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 内蒙古科技大学机械工程学院

基金: 国家自然基金项目(21366017),内蒙古自然科学基金(2015MS0512)

分类号: TH132.41

DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.09.012

页码: 46-50

总页数: 5

文件大小: 1088K

下载量: 130

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