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基于自适应非趋势波动分析的齿轮故障诊断

吴永恒  
【摘要】:齿轮作为传动零部件,由于其传动效率高、传动比大、传动精确等特点而倍受青睐,被广泛应用于各种机械设备中。随着科技的不断变革,机械设备日新月异、层出不穷,齿轮的地位也愈发重要,因此对齿轮进行故障诊断的意义尤为突出。 由于齿轮系统本身的非线性和复杂性,决定了其振动信号呈现非平稳性和多尺度特征,区分相近的故障模式是故障诊断的重难点。从齿轮振动本质出发,需要使用合理的参量细致地描述其振动行为,研究表明多尺度分析更符合齿轮振动的本质分析,而标度指数是描述多尺度行为的重要参数。标度指数对齿轮故障状态的响应非常灵敏,可以用来表征齿轮故障状态。利用非趋势波动分析提取齿轮振动信号的标度行为,结果稳定可靠,随着时间尺度的变化,齿轮的标度行为出现双标度特征,将标度指数与对应的截距组成二维特征矢量具有明确的物理意义,可以作为表征齿轮故障状态的特征量。另外在提取双标度指数时存在误差,主观因素的影响大,降低标度指数的可靠性和精确性。提出自适应非趋势波动分析方法,运用信息论的知识,结合滑动加窗算法,合理选取s的同时实现标度指数的自适应提取,并运用神经网络算法成功地区分了正常、磨损、周节误差以及断齿4种故障模式的齿轮。研究表明,该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率,为齿轮故障诊断提供了新的理论。


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