机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2011年
7期
109-115
,共7页
齿轮%滚动轴承%故障诊断%经验模态分解%Laplace小波
齒輪%滾動軸承%故障診斷%經驗模態分解%Laplace小波
치륜%곤동축승%고장진단%경험모태분해%Laplace소파
针对机车柴油机配气齿轮系故障信号呈现时变非平稳特征且信噪比低的特点,提出基于经验模态分解和Laplace小波的机车柴油机声信号分析方法,并成功用于工业现场.简要介绍信号经验模态分解的基本原理与算法,以机车柴油机实际声信号为例,分析其抑制噪声干扰的能力.经验模态分解相当于自适应滤波器组,可将信号分解成不同频带的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF).试验表明对表征齿轮故障的IMF分量进行功率谱分析,能有效检测齿轮故障.根据滚动轴承故障信号表现为单边冲击衰减震荡,故障特征频率包含的能量少且容易受噪声干扰的特点,提出采用基于Lanlace小波的相关滤波实现冲击特征波形准确识别,提取故障特征频率的轴承诊断方法.机车柴油机运行测试试验证明,上述方法能准确诊断各种类型的配气齿轮传动装置故障.
針對機車柴油機配氣齒輪繫故障信號呈現時變非平穩特徵且信譟比低的特點,提齣基于經驗模態分解和Laplace小波的機車柴油機聲信號分析方法,併成功用于工業現場.簡要介紹信號經驗模態分解的基本原理與算法,以機車柴油機實際聲信號為例,分析其抑製譟聲榦擾的能力.經驗模態分解相噹于自適應濾波器組,可將信號分解成不同頻帶的固有模態函數(Intrinsic mode functions,IMF).試驗錶明對錶徵齒輪故障的IMF分量進行功率譜分析,能有效檢測齒輪故障.根據滾動軸承故障信號錶現為單邊遲擊衰減震盪,故障特徵頻率包含的能量少且容易受譟聲榦擾的特點,提齣採用基于Lanlace小波的相關濾波實現遲擊特徵波形準確識彆,提取故障特徵頻率的軸承診斷方法.機車柴油機運行測試試驗證明,上述方法能準確診斷各種類型的配氣齒輪傳動裝置故障.
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