齿轮箱断齿特征识别的S变换-SVD降噪组合方法

摘要：

齿轮箱作为传动结构的核心部件,其断齿故障将直接导致设备损伤,产生巨大经济损失.为了从齿轮箱振动信号中准确识别出断齿故障,把S变换时频谱与奇异值分解(SVD)降噪相结合,通过对比分析奇异值比值谱与差分谱的差异,提出了S变换-奇异值比值谱选取阈值的降噪方法.将信号S变换的时频矩阵作为SVD的构造矩阵,采用奇异值比值谱选取置零阈值位置进行降噪,对降噪后的时频矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征,并结合S变换时频图,从而识别出冲击特征频率.通过仿真信号和实验信号对所提改进方法的有效性进行验证,结果表明,该方法能够更加直观准确地识别出仿真信号的周期性冲击特征与齿轮箱行星齿轮的断齿故障特征.

关键词：齿轮箱、S变换、断齿、奇异值分解(SVD)、奇异值比值谱

所属期刊栏目：38

分类号：TH132.425;TN911.7

资助基金：国家自然科学基金51675262;预研领域基金课题6140210020102

在线出版日期：2019-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：256-263