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基于LMD在齿轮箱故障诊断中的应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.46 MB | 2018-03-26

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　　针对齿轮箱故障振动信号大多是多分量的调幅一调频信号，而传统包络分析法又太依赖经验值选取参数的问题，对齿轮箱振动信号的分解方法、包络分析方法以及提取特征值等方面进行了研究，提出了一种基于局部均值分解（ local mean de-composition，LMD）的包络谱特征值的方法。该方法首先利用局部均值分解对齿轮箱信号进行了处理，获得了包含有不同频率特征的PF（ prod-uct function）分量，最后对包含有主要故障信息的第一级PF分量进行了包络分析，提取了包络谱的特征频率，以此来判别齿轮箱的工作状态和故障类型。利用齿轮箱正常状态、局部损伤、磨损故障3种齿轮箱振动信号的实例进行了验证。研究结果表明，利用LMD分解后求取包络谱特征频率的方法能够较为准确地判别齿轮箱的工作状态和故障类型。

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