基于ELMD分解和MED的齿轮箱故障诊断分析

• 作者: 任学平 赵少勇 郝富贵
• 来源期刊: 包钢科技
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 时域分析 频域分析
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TF31
• 字数: 1246字
• 语种: 中文

摘要

针对齿轮早期故障振动信号的非平稳特性和现实中受环境噪声影响严重,故障特征微弱难以提取的问题,利用总体局部均值分解对齿轮故障振动信号进行分解得到有限个单分量的乘积函数,从而凸显信号的局部特性.但由于噪声的干扰,从各分量的频谱中很难提取故障特征频率信息.文章基于此提出总体局部均值分解和最小熵反褶积的故障诊断方法.通过对齿轮故障仿真实验和工程案列分析,能够准确、有效地提取齿轮故障特征信息,为实际工程应用提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任学平	内蒙古科技大学机械学院	132	377	9.0	11.0
2	赵少勇	内蒙古科技大学机械学院	1	0	0.0	0.0
6	郝富贵	内蒙古科技大学机械学院	2	0	0.0	0.0