基于SED-EMD的大圆机轻微齿轮偏心故障诊断

• 作者: 和丹 张丽洁 肖渊 刘学婧
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 大圆机 齿轮偏心故障 偏斜度解卷积 EMD 自适应特征提取
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: TH165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2022.01.021

摘要

针对大圆机的大型薄壁齿轮在制造与装配过程中容易产生偏心问题,提出一种基于振动信号的齿轮偏心故障检测方法.首先,利用偏斜度解卷积(Skewness Deconvolution,SED)增强振动信号中的齿轮偏心故障特征.其次,运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将目标信号分解为有限个固有模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF).然后,提出加权-相关频峭度指标(Weighted Correlation-frequency Kurtosis,WCK)自适应提取包含偏心故障特征的IMF分量,并结合峭度与峰值比指标刻画故障信息.最后,开展了大圆机齿轮偏心故障诊断实验研究,实验结果表明该方法可自适应提取故障分量,结合故障分量的频率、峭度与峰值比指标可以实现齿轮偏心故障判定与定位.