基于小波变换的风机齿轮箱振动信号故障特征提取

摘要：

为了提高风机齿轮箱故障诊断率,本文提出了一种基于小波变换的特征提取方法.分别对齿轮箱输入轴电机侧、输出轴电机侧、输入轴负载侧及输出轴负载侧轴承垂直方向振动信号进行提取,并对其时域波形图及小波变换后的波形图进行对比分析,证明经过小波变换后故障特征显现更加明显,为诊断率的提高奠定了基础.

关键词：齿轮箱、振动信号、小波变换、特征提取

所属期刊栏目：16

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年度湖南省教育厅科学研究项目《基于小波变换和神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法研究》,负责人:姜慧,;2019年度湖南电气职院优秀人才培育基金课题《基于学习通的移动平台在高职教学中的研究与应用》,负责人:姜慧,

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：32-35