利用EMD-Wigner高阶矩谱的齿轮故障诊断方法

被引：5

作者：

蔡剑华 ^{[1
]}

龚玉蓉 ^{[2
]}

王先春 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南文理学院物理与电子科学系

[2] 中南大学地球科学与信息物理工程学院

来源：

振动测试与诊断. | 2013年 / 33卷 / 06期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

经验模态分解; Wigner高阶矩谱; 边际谱; 齿轮故障诊断;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2013.06.016

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

针对Wigner分布在分析故障信号时易受到交叉项干扰的问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Wigner高阶矩谱的齿轮故障诊断方法。给出了Wigner高阶矩边际谱的概念及其方法的原理和应用步骤,并对仿真和实际齿轮故障信号进行了时频分析和故障诊断。结果表明:该方法结合了经验模态分解和Wigner高阶矩谱的优点,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项干扰;边际谱可提取反映齿轮故障模式的边频带结构,且所提取的边频结构更加清晰,为准确判断齿轮的故障状态提供了一种有效的方法。

引用

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页码：1044 / 1048+1098 +1098

页数：6

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