基于谱峭度与SVD的齿轮箱故障特征提取方法研究

摘要：

齿轮箱的早期故障信号往往故障特征微弱并且包含强烈的背景噪声,很难在低频段直接提取故障特征频率,往往需要通过对高频成分的解调来实现故障特征信息的提取.由于解调的效果受频带选取范围的影响,而传统小波变换的频率二分法在频率划分时不具有自适应性,因此难以取得较好的特征提取效果.针对该问题,提出了基于谱峭度与奇异值分解(SVD)的齿轮箱故障特征提取方法.首先,应用SVD方法对获得的原始信号进行降噪,以突显信号中的周期性冲击成分;然后,利用谱峭度获得降噪信号的谱峭度图,通过峭度图选择最佳的滤波器带宽与中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行包络解调分析,便可以准确地获得信号的故障特征频率.工程应用表明,该方法能够有效地提取出齿轮箱轴承振动信号中的早期故障特征信息,具有一定的工程应用价值.

关键词： 齿轮箱 故障特征提取 谱峭度 奇异值分解法

作者: 李强

作者单位: 天津港(集团)有限公司科技设备部,天津 300461

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 116-119

在线出版日期: 2014-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）