基于AR-MCKD的齿轮点蚀故障特征提取

• 作者: 吕宏强 武志斐 王铁 谷丰收
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 齿轮故障诊断 AR模型 最大相关峭度解卷积 包络谱
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 试验分析
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2017.03.022

摘要

以实测齿轮箱振动信号为分析对象,对齿轮点蚀进行故障特征提取.利用最小信息准则(AIC)确定自回归(AR)模型最优阶数,通过此AR模型将采集到的振动信号进行预处理,降低可线性预测的平稳成分;利用最大相关峭度解卷积(MCKD)进一步增强振动信号中的冲击成分,然后进行Hilbert变换得到振动信号的包络谱来分析故障特征.将上述方法应用到试验振动信号包络谱的变化趋势分析.结果表明,AR-MCKD能够有效提取齿轮点蚀故障特征,能够体现齿轮点蚀过程的包络谱变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王铁		250	1256	17.0	22.0
2	武志斐		40	85	5.0	8.0
3	吕宏强		2	1	1.0	1.0
4	谷丰收		14	123	3.0	11.0