基于SED-EMD的大圆机轻微齿轮偏心故障诊断

和丹; 张丽洁; 肖渊; 刘学婧

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基于SED-EMD的大圆机轻微齿轮偏心故障诊断

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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。

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来源
《噪声与振动控制》 |2022年第1期|132-137|共6页
作者
和丹; 张丽洁; 肖渊; 刘学婧;
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作者单位

西安工程大学机电工程学院;

西安市现代智能纺织装备重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
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;

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