基于MUDW和峭度的齿轮故障信号预处理方法

• 作者: 仝蕊 康建设 张星辉 李宝晨
• 来源期刊: 装甲兵工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 形态非抽样小波(MUDW) 峭度 信号预处理
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 军用车辆工程
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.4|TH132.4
• 字数: 4677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1497.2018.01.009

摘要

针对齿轮故障信号特征提取困难、易淹没在噪声干扰中等问题,采用形态非抽样小波(Morphological UnDecimated Wavelet, MUDW)分解和峭度对振动信号进行预处理,以强化齿轮故障信号特征和提高特征信息比重.首先,采用MUDW对信号进行分解,利用网格搜索法优选其初始参数;然后,采用峭度作为评价指标来表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,在此基础上进行加权融合运算,以提高有用的近似信号比重;最后,利用仿真信号和实测的齿轮故障振动信号验证了该方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仝蕊	陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系	2	2	1.0	1.0
2	康建设	陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系	2	2	1.0	1.0
3	李宝晨	陆军工程大学科研学术处	11	18	3.0	3.0
4	张星辉	陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系	1	1	1.0	1.0