基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法

摘要：

齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为.多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为.利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征.提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比.结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法.

关键词：多重分形、去趋势波动分析、齿轮箱、特征提取

所属期刊栏目：32

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：山东省自然科学基金资助项目ZR2012EEL07

在线出版日期：2013-05-31（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：97-101