基于SSWPT边际谱特征信息提取的齿轮故障诊断

摘要：

在噪声的影响下,齿轮的故障信息不易被识别.同步压缩小波包变换(synchrosqueezed wave packet trans-form,SSWPT)作为一种新的时频分析方法,具有良好的抗噪声能力.在其基础上提出基于SSWPT边际谱特征信息提取的齿轮故障诊断方法.首先,对故障齿轮的振动信号进行SSWPT得到信号的能量矩阵,并对能量矩阵进行积分变换求取齿轮振动信号的边际谱;然后,根据边际谱提取啮合频率及其倍频,并选择对应的啮合调制频带对能量矩阵运用同步压缩小波包逆变换(synchrosqueezed wave packet inverse transformation,ISSWPT)进行信号重构;最后,对重构信号进行解调分析,从而可以有效提取齿轮故障特征频率.仿真及试验分析结果表明,该方法可以准确地提取齿轮故障特征信息,且分析效果优于包络谱和基于快速谱峭度的共振解调方法,为齿轮的故障特征提取提供一种有效的方法.

关键词：同步压缩小波包变换(SSWPT)、边际谱、齿轮、故障诊断

所属期刊栏目：41

分类号：TH132.4

资助基金：河北省自然科学基金E2020502031

在线出版日期：2022-08-05（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：50-57