基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取

• 作者: 孙虎儿 梁晓华 武超
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 齿轮 多点优化最小熵解卷积调整 微弱故障 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 164-168
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.03.034

摘要

复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究.首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信号进行降噪,增强信号中的周期性冲击成分,然后进行Hilbert变换得到包络谱;通过分析其中明显的频率成分识别故障,实现微弱故障特征的提取.仿真信号和变速器故障诊断实例表明,该方法能有效实现齿轮微弱故障特征提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙虎儿		31	122	5.0	10.0
2	梁晓华		4	2	1.0	1.0
3	武超		5	18	2.0	4.0