基于时变滤波经验模式分解的齿轮箱故障诊断

• 作者: 寇兴磊 林近山 窦春红
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 信号分析 时变滤波经验模式分解 齿轮箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 试验分析
• 页码范围: 98-101,105
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.01.021

摘要

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)经常出现模态混叠问题.集总经验模式分解(Ensemble EMD,EEMD)能够在一定程度上缓解模态混叠,但是辅助白噪声的引入却破坏了原始EMD方法的时变滤波特性.为了提高齿轮箱故障诊断的效果,将时变滤波经验模式分解(Time Varying Filter for EMD,TVFEMD)引入到齿轮箱振动信号分析领域,提出了基于TVFEMD的齿轮箱故障诊断方法.将该方法用于分析包含着输出轴不对中故障的齿轮箱振动信号,结果表明,该方法能够有效地诊断出齿轮箱的不对中故障,与基于EMD和EEMD的方法相比具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦春红		11	46	3.0	6.0
2	林近山		19	158	6.0	12.0
3	寇兴磊		3	0	0.0	0.0