[發明專利]一種基于頻譜趨勢和變分模態分解的齒輪箱故障識別方法有效
| 申請號： | 201711408267.4 | 申請日： | 2017-12-22 |
| 公開（公告）號： | CN107944199B | 公開（公告）日： | 2020-12-01 |
| 發明（設計）人： | 張征;王昌明;鮑雨梅;吳化平;李吉泉;丁浩 | 申請（專利權）人： | 浙江工業大學 |
| 主分類號： | G06F30/17 | 分類號： | G06F30/17;G01M13/021 |
| 代理公司： | 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吳秉中 |
| 地址： | 310014 *** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 頻譜 趨勢 變分模態 分解 齒輪箱 故障 識別 方法 | ||
1.一種基于頻譜趨勢和變分模態分解的齒輪箱故障識別方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟1 采集目標齒輪箱的振動信號；
步驟2 采用基于頻譜趨勢的方式對變分模態分解方法進行改進，利用改進的變分模態分解方法對齒輪箱的振動信號進行分解，得到振動信號的各個模態分量，具體步驟如下：
2.1)對振動信號進行Fourier變換，獲得振動信號的頻譜；
2.2)利用經驗模態分解EMD算法對振動信號的頻譜進行自適應性的分解，獲得信號頻譜的本征模態函數IMFs及其殘余；
2.3)對部分IMFs和殘余進行重構，獲得振動信號的頻譜趨勢；
2.4)統計頻譜趨勢中的極大值個數
2.5)設置模態個數估計量
2.6)利用步驟2.5)中設置的參數對振動信號進行變分模態分解，最終得到振動信號的各個模式函數；
步驟3 對獲得的模態分量進行解調分析，獲得各個模態信號的特征頻率，解調分析的方法包括基于Hilbert變換的包絡解調方法和基于Teager能量算子的解調方法；
步驟4 將特征頻率與齒輪箱的各個齒輪轉頻進行對比，定位齒輪箱的故障源。
2.根據權利要求1所述的一種基于頻譜趨勢和變分模態分解的齒輪箱故障識別方法，其特征在于步驟2.3）中的部分IMFs為最后4個或5個。
3.根據權利要求2所述的一種基于頻譜趨勢和變分模態分解的齒輪箱故障識別方法，其特征在于步驟2.5)中將頻譜趨勢中極大值的橫坐標歸一化之后作為初始化的中心頻率。
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