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基于角域平均和倒阶次谱分析的齿轮箱故障诊断
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:《机械科学与技术》
  • 时间:0
  • 分类:TH132.41[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]军械工程学院,石家庄050003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50375157,50205019),教育部博士点基金项目(20040056018)和军械工程学院科学研究基金重点项目(YJJXM04002,YJJXM05018)资助
中文摘要:

本文研究旋转机械非稳态信号的分析方法.对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号,利用插值算法实现角域重采样.为了抑制与工频无关的噪声信号以提高信噪比,对重采样信号进行了角域平均.将倒频分析引入阶次分析中,以检测出功率谱中难以辨识的周期性.以上方法成功地识别了齿根裂纹故障,说明了对旋转机械非稳态信号进行角域平均和倒阶次谱分析的可行性和有效性.

英文摘要:

The rotary machine's non-stationary vibration signal analysis method is studied. Angle domain signals are resampled from time domain signals through using interpolation algorithm. The angle domain averaging is preformed on the resampled signals so as to depress the noise signals not related to axial frequency. Cepstrum analysis is introduced to order analysis in efforts to identify the periodic information hidden in the power spectrum. The analysis successfully diagnozes gear root crack faults, indicating that the above analysis is feasible and effective for the angle domain averaging of the non-stationary signals of a rotary machine.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878