基于EMD和SVM的齿轮裂纹故障诊断研究

摘要：

为了识别不同裂纹深度的故障齿轮,以齿轮传动系统中的直齿圆柱齿轮为研究对象,采集3个已预设不同裂纹深度的齿轮和1个无裂纹齿轮的振动信号.对采集到的振动信号先进行时频域分析和EMD分解,再提取不同维数的能量故障特征向量,采用基于径向基核函数的算法分别建立SVM模型并进行不同裂纹深度齿轮的识别和识别率比对.结果 表明:选择合适维数的能量故障特征向量,结合EMD信号分解和SVM模式识别方法能准确识别不同裂纹深度齿轮的类型,为齿轮裂纹故障的早期诊断提供参考.

关键词：齿轮传动系统、裂纹故障、经验模态分解、支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：TG502.32;TH132.41(金属切削加工及机床)

资助基金：常州信息职业技术学院自然科学科研课题;常州高技术重点实验室项目;常州信息职业技术学院青年基金项目;江苏省青蓝工程中青年学术带头人

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：200-204