一种改进的ATF方法在齿轮故障诊断中的应用

• 作者: 卢绪祥 张亢 李录平 陈向民 黎琦
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 齿轮故障特征提取 自适应时变滤波 线调频小波
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 59-64,103
• 页数: 7页
• 分类号: TH113.1|TH165.3
• 字数: 4721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2020.01.012

摘要

针对转速波动下的齿轮故障信号与故障特征提取,提出一种基于频域滤波的自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)方法,并将其应用于齿轮故障诊断中.该方法先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法估计齿轮箱故障振动信号中的齿轮啮合频率,并依据啮合频率在频域设计自适应时变滤波器,以滤取包含齿轮故障信息的时变滤波信号;再对采用阶次跟踪算法对滤波信号进行等角度重采样,并对重采样后的信号进行自相关分析,以去除通带内噪声的干扰;最后对去噪后的信号进行谱分析,获得其自相关阶次谱,并根据自相关阶次谱中的调制边频带诊断齿轮故障,对变转速下的齿轮局部故障信号进行了仿真分析和试验.结果表明,该方法对滤波器通带和阻带内的噪声均具有较好的抑制作用,且提取的齿轮故障信号无相位畸变,故障调制边频带也更为突出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李录平	长沙理工大学能源与动力工程学院	147	1376	20.0	29.0
2	卢绪祥	长沙理工大学能源与动力工程学院	39	308	11.0	16.0
3	张亢	长沙理工大学能源与动力工程学院	14	73	4.0	8.0
4	陈向民	长沙理工大学能源与动力工程学院	12	13	3.0	3.0
5	黎琦	长沙理工大学能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0