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提出基于希尔伯特单边变换以及傅里叶变换分解重载减速齿轮故障特征调幅信号的能量谱故障特性分析算法,算法可以在重载减速齿轮出现局部损坏时就较好的判断出齿轮故障。通过分析重载减速齿轮的故障特性以及故障的冲击振动传播路径,建立其故障模型,在利用希尔伯特单边变换以及傅里叶变换对其故障信号进行分析能量谱提取,检测方法可以较好的进行故障识别与检测。仿真实验表明新算法可以对微弱信号识别,能根据齿轮故障的模型可以同时判断缺陷轮齿的频率和出现的时间,故能准确检测到局部细微齿轮缺陷,为尽早发现故障与解决故障问题提供了保障。 相似文献
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行星传动齿轮故障信号频谱中蕴含重要的特征信息,但故障信号湮没大量噪声,通常的谱分析算法难于有效提取故障特征。提出一种多维小波分块阈值降噪方法,通过计算行星轮内环通过频率特征、外环通过频率特征和自转频率特征,得到加速度频谱和位移频谱双频谱,实现对行星轮故障的双谱分析。仿真实验通过建构信号和行星传动轮系多分布点采集故障信号进行测试。结果表明,降噪算法比传统算法性能优越,可以有效诊断齿轮故障,得出诊断结论,有效实现故障状态监测。 相似文献
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