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基于小波分析的齿轮箱故障诊断
  • ISSN号:1672-7029
  • 期刊名称:《铁道科学与工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]中南大学交通运输工程学院,湖南长沙410075
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50975789;51275531)
中文摘要:

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法。其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因。研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度。

英文摘要:

Through the study of noise mechanism of gearbox, the corresponding mathematical model was estab-lished, and a fault diagnosis method based on the wavelet analysis was processed. The principle is to take use of the multi - resolution of wavelet transform to remove noise and decompose purified signal into different scales. Then, through the analysis and comparison of the signal of every scale, the frequency area which concentrates energy and contains the modulation components can be selected. After that, the envelope of fault feature could be extracted from multi-scale wavelet envelope spectrum. Finally, combined with Fourier spectrum, the failure causes of gearbox is determined. The results show that this method can identify the defect of shafts and gears, and judge the position and degree of gearbox faults effectively.

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期刊信息
  • 《铁道科学与工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:
  • 主办单位:中南大学 中国铁道学会
  • 主编:余志武
  • 地址:长沙市韶山南路22号
  • 邮编:410075
  • 邮箱:JRSE@mail.csu.edu.cn
  • 电话:0731-82655133
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7029
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1423/U
  • 邮发代号:42-59
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5570