基于奇异谱和冗余提升小波分析的齿轮箱故障诊断

• 作者: 刘光辉 康伟 董祯 高立坡
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 小波分析 奇异谱 齿轮箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 170-172,176
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.04.033

摘要

齿轮箱是磨煤机等电力设备中的关键部件,其故障的发生极大影响了设备的正常运行.齿轮早期故障信号比较微弱且往往被噪声信号淹没,因此如何去除噪声并提取故障特征信号,是实现设备故障诊断的关键.目前的小波分析研究主要从小波函数的确定与阈值的选取两方面进行降噪效果的分析,分解层数的确定尚未得到彻底的解决.因此,将基于奇异谱分析方法与冗余提升小波方法巧妙地结合,解决了小波分析中分解层数如何确定的问题,极大提高该方法的降噪性能.通过对某电厂磨煤机齿轮箱实测信号的分析,验证了此方法的可靠性.该方法的应用为及时准确地识别和发现设备故障提供了帮助.