HOC与EMD结合的齿轮损伤检测研究

结合高阶累积量(HOC)与经验模态分解(EMD)方法的各自优点,提出了一种新的HOC与EMD相结合齿轮损伤故障检测方法。将采集到的齿轮系统信号先通过经验模态分解方法分解成3层不同频段信号,将各频率段的特征信号进行粗略分离,再对每一层信号进行高阶累积量谱分析,抑制了系统噪声,突出信号的损伤与故障特征。据此分别对在4级转速300 r/min、900 r/min、1200 r/min、1500r/min下采集到的各自6种信号:无故障信号、齿根短裂纹故障信号、齿根长裂纹故障信号、分度圆短裂纹故障信号、分度圆长裂纹故障信号、齿面磨损故障信号等进行了分析。研究表明,该方法不但能有效地区分和诊断低速和高速不同运转状态下的各种齿轮故障,而且也能识别某些故障的故障损伤程度。