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在直接分析原始振動信號的包絡(luò)時(shí),帶通濾波器的參數(shù)選擇通常是靠經(jīng)驗(yàn),具有一定的盲目性。 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EMD)是一種自適應(yīng)信號分解方法,可以將信號分解到不同的頻率域。 利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和包絡(luò)譜相結(jié)合的方法提取齒輪故障頻率,取得了良好的效果。 該方法通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將齒輪故障信號分解成多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)分量,然后對具有明顯故障特征的固有模態(tài)函數(shù)分量進(jìn)行包絡(luò)分析。 然而,具有明顯故障特征的IMF仍然是通過經(jīng)驗(yàn)獲得的,缺乏理論依據(jù)。 提出了一種基于小波系數(shù)熵閾值的增強(qiáng)共振解調(diào)方法。對軸承振動信號進(jìn)行小波包分解,計(jì)算每個(gè)小波包的信息熵。選擇信息熵較大的小波包系數(shù)對信號進(jìn)行重構(gòu),得到了一些結(jié)果。 然而,很難確定合適的小波包分解層數(shù)和小波基。 提出了用信息熵的方法來選擇IMF。首先計(jì)算每個(gè)IMF分量的信息熵,然后設(shè)定一個(gè)信息熵閾值,選擇大于信息熵閾值的IMF分量進(jìn)行包絡(luò)分析,也取得了一定的效果。 但是信息熵閾值的選取對分析結(jié)果影響很大,很難確定最佳的信息熵閾值。 鑒于自相關(guān)算法的性質(zhì),采用自相關(guān)分析法選擇IMF分量對蝸輪齒廓變化故障進(jìn)行診斷。
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減速機(jī)知識
基于自相關(guān)算法的減速器齒廓變化故障檢測方法研究 [減速機(jī)廠家]
蝸桿減速器是機(jī)械設(shè)備中常見的傳動設(shè)備。蝸輪和蝸桿是蝸桿減速器的兩個(gè)主要傳動部件。 其中蝸輪容易失效,齒廓變化是導(dǎo)致蝸輪失效的主要形式之一。齒廓改變意味著蝸輪偏離理想齒廓。 當(dāng)蝸輪發(fā)生齒廓變化故障時(shí),會發(fā)生以嚙合頻率為載波頻率,以蝸輪軸的旋轉(zhuǎn)頻率為調(diào)制頻率的嚙合調(diào)頻現(xiàn)象。由于齒廓改變故障一般不會產(chǎn)生較大的沖擊振動,能量較小,所以調(diào)制頻率的邊帶較小。 當(dāng)齒廓變化嚴(yán)重時(shí),由于激發(fā)能量大,蝸輪固有頻率被激發(fā),出現(xiàn)蝸輪共振調(diào)頻,以蝸輪各階固有頻率為載波頻率,蝸輪所在軸的旋轉(zhuǎn)頻率為調(diào)制頻率。 包絡(luò)分析技術(shù)是對蝸輪故障信號進(jìn)行解調(diào),提取故障頻率。 包絡(luò)分析技術(shù)已成為分析齒輪故障振動信號的有效方法之一。 但是,
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在直接分析原始振動信號的包絡(luò)時(shí),帶通濾波器的參數(shù)選擇通常是靠經(jīng)驗(yàn),具有一定的盲目性。 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EMD)是一種自適應(yīng)信號分解方法,可以將信號分解到不同的頻率域。 利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和包絡(luò)譜相結(jié)合的方法提取齒輪故障頻率,取得了良好的效果。 該方法通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將齒輪故障信號分解成多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)分量,然后對具有明顯故障特征的固有模態(tài)函數(shù)分量進(jìn)行包絡(luò)分析。 然而,具有明顯故障特征的IMF仍然是通過經(jīng)驗(yàn)獲得的,缺乏理論依據(jù)。 提出了一種基于小波系數(shù)熵閾值的增強(qiáng)共振解調(diào)方法。對軸承振動信號進(jìn)行小波包分解,計(jì)算每個(gè)小波包的信息熵。選擇信息熵較大的小波包系數(shù)對信號進(jìn)行重構(gòu),得到了一些結(jié)果。 然而,很難確定合適的小波包分解層數(shù)和小波基。 提出了用信息熵的方法來選擇IMF。首先計(jì)算每個(gè)IMF分量的信息熵,然后設(shè)定一個(gè)信息熵閾值,選擇大于信息熵閾值的IMF分量進(jìn)行包絡(luò)分析,也取得了一定的效果。 但是信息熵閾值的選取對分析結(jié)果影響很大,很難確定最佳的信息熵閾值。 鑒于自相關(guān)算法的性質(zhì),采用自相關(guān)分析法選擇IMF分量對蝸輪齒廓變化故障進(jìn)行診斷。
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