【摘要】：針對齒輪箱中旋轉零部件的故障信號是周期性的沖擊信號這一特性,提出了一種基于多點峭度(multipoint kurtosis,簡稱MKurt)和多點最優(yōu)最小熵反褶積(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,簡稱MOMEDA)的齒輪箱復合故障特征提取方法。利用MKurt可以有效提取齒輪箱中被噪聲淹沒的沖擊性振動信號的周期,實現(xiàn)對振動信號振動源的追蹤。根據(jù)故障的周期設置合理的周期區(qū)間,通過MOMEDA對原信號進行降噪,進一步提取原信號的周期性沖擊。通過仿真信號和實測數(shù)據(jù)的分析和驗證,證明了MKurt-MOMEDA方法可以準確有效地診斷齒輪箱復合故障故障特征。
[Abstract]:In view of the fact that the fault signal of rotating parts in gearbox is periodic impulse signal, a multi-point kurtosis based (multipoint kurtosis, (MKurt) and multi-point optimal minimum entropy deconvolution (multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,) are proposed. The method of extracting gearbox composite fault feature based on MOMEDA is presented in this paper. MKurt can effectively extract the period of the vibration signal which is submerged by noise in the gearbox, and the vibration source of the vibration signal can be traced. According to the period of the fault, a reasonable period interval is set, and the noise of the original signal is reduced by MOMEDA, and the periodic impulse of the original signal is further extracted. Through the analysis and verification of the simulation signal and the measured data, it is proved that the MKurt-MOMEDA method can accurately and effectively diagnose the composite fault characteristics of the gearbox.
【作者單位】： 中北大學機械與動力工程學院;
【基金】：山西省自然科學基金資助項目(2015011063)
【分類號】：TH132.41

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本文編號：2369658