基于EMD和FFT的齿轮箱故障诊断

• 作者: Bajolet Julien Yoann Plassard 贺文杰 陈汉新 鲁艳军
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 经验模态分解 快速傅里叶变换 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 65-70,95
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 4241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2011.01.017

摘要

提出了一种基于小波包分析(WPA),经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)的齿轮箱故障诊断方法,此方法适合于非线性非稳态信号的自适应分析.首先运用WPA对采集的齿轮箱振动信号进行分解可得到不同频率的子频带;然后对各子频带信号进行EMD,从而得到一定数量的本征模态函数(IMF);最后选取特定的IMF,对其作FFT可得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱故障特征频率,进而对齿轮箱故障模式进行识别和诊断.分析结果表明本文所提议的方法能有效地检测出齿轮箱故障特征频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈汉新	武汉工程大学机电工程学院	16	84	6.0	8.0
2	鲁艳军	武汉工程大学机电工程学院	2	27	2.0	2.0
3	贺文杰	武汉工程大学机电工程学院	1	19	1.0	1.0
4	Bajolet Julien	武汉工程大学机电工程学院	1	19	1.0	1.0