基于GMR和VAR的复杂工况下齿轮箱早期异常检测

摘要：

针对复杂工况下齿轮箱的全寿命周期振动信号进行早期异常检测分析.首先,使用时域同步平均算法对原始数据进行预处理;其次,为了减小工况变化对信号的干扰,基于齿轮运行残差(GMR)信号去除基础啮合频率及其谐波信号,运用EVIEWS软件建立向量自回归(VAR)模型并计算残差;最后,通过计算残差的峭度、标准差和均方根等判断齿轮异常发生的时间点,并与基于时域同步平均的方法进行对比.结果表明,所提方法能够在第 109 号文件检测出齿轮箱发生早期故障,比现有方法提前20 个文件发现异常,为齿轮箱的早期故障诊断和维修决策奠定了基础.

关键词：齿轮箱、时域同步平均、齿轮运行残差、向量自回归模型、故障检测

所属期刊栏目：52

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金;南京工程学院高层次引进人才科研启动基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-09-27（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：87-92