基于WT与cICA的齿轮箱低频故障特征提取

摘要：

齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差.为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低频故障特征提取方法,通过对测量信号的小波多分辨率分解,有针对性地选择小波系数重构,提高了信噪比和非高斯性,从而增强了约束独立分量分析方法提取齿轮箱低频故障特征的效果.而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳.断齿与局部断齿的低频故障特征提取试验结果表明,提出的方法能有效降低高频振动及源噪声等因素的干扰,提取出齿轮箱的低频故障特征,尤其是微弱低频故障特征,为齿轮箱低频故障特征提取与故障诊断提供了一种有效方法.

关键词：齿轮箱、低频故障特征提取、小波变换、约束独立分量分析

所属期刊栏目：40

分类号：TH165.3

资助基金：国家自然科学基金项目U1304523;中国煤炭工业协会计划MTKJ2015-261;河南理工大学博士基金资助B2017-28

在线出版日期：2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1037-1042