基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究

摘要：

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声，很难提取故障特征频率的情况，提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量；由于噪声的影响，从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解，求奇异值差分谱曲线，确定奇异值个数进行SVD重构降噪，由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱，便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明，该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息，验证了方法的可行性和有效性。

关键词：双树复小波、Hankel矩阵、奇异值、奇异差分谱、故障诊断

分类号：TH133.3;TH165

资助基金：国家自然科学基金51075009；北京市优秀人才培养资助计划2011D005015000006

在线出版日期：2014-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：11-16,23