CAJ | 학술논문

断齿作为齿轮失效的形式之一,对其进行故障诊断具有重要意义.传统的诊断方法如自适应滤波方法对于非平稳振动信号的分析效果不太明显.EMD(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法是把复杂的振动信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,得到的IMF包含真实的物理信息,而且都是平稳的.这种基于信号的局部特征时问尺度分解的方法非常适用于非线性和非平稳过程的分析,该方法能够实现通过时域的分析,得到故障特征信号.本文提出基于EMD和自适应滤波分解(Adaptive Filtering Decompositon,简称AFD)的方法,利用边际谱分析齿轮故障特征.实验结果表明,该方法能够有效、准确地提取齿轮断齿的故障特征.
단치작위치륜실효적형식지일,대기진행고장진단구유중요의의.전통적진단방법여자괄응려파방법대우비평은진동신호적분석효과불태명현.EMD(Empirical Mode Decomposition,간칭EMD)방법시파복잡적진동신호분해위유한개본정모함수(Intrinsic Mode Function,간칭IMF)지화,득도적IMF포함진실적물리신식,이차도시평은적.저충기우신호적국부특정시문척도분해적방법비상괄용우비선성화비평은과정적분석,해방법능구실현통과시역적분석,득도고장특정신호.본문제출기우EMD화자괄응려파분해(Adaptive Filtering Decompositon,간칭AFD)적방법,이용변제보분석치륜고장특정.실험결과표명,해방법능구유효、준학지제취치륜단치적고장특정.