齿轮点蚀的多通道数据融合识别方法

齿轮点蚀的多通道数据融合识别方法

熊炘;杨世锡;甘春标;叶红仙

【期刊名称】《振动、测试与诊断》 【年(卷),期】2014(034)001

【摘要】针对齿轮箱振动信号中混杂其他零部件振动频率的问题,提出一种基于小波包分解独立分量分析(wavelet package independent component analysis,简称WPICA)和多维经验模式分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)的齿轮箱齿面点蚀故障信号的多通道数据融合识别方法.首先,利用一种窄带独立分量分析(sub-band decomposition independent component analysis,简称SDICA)方法-WPICA,从水泵机组多通道信号中提取齿轮箱振源,确定齿轮箱振动包含的特征频率成分;其次,借助MEMD分解多通道机组振动信号,将所获得的多维固有模式函数(intrinsic mode function,简称IMF)进行矩阵互信息运算,完成多通道数据的融合;最后,通过定义IMF故障敏感因子,确定故障敏感IMF的阶数并获得了齿轮点蚀故障的特征频率.数据分析结果证明了本研究方法的有效性. 【总页数】6页(63-68)

【关键词】齿轮箱;齿轮点蚀;小波包分解独立分量分析;多维经验模式分解 【作者】熊炘;杨世锡;甘春标;叶红仙

【作者单位】浙江大学液压传动及控制国家重点实验室 杭州,310027;上海大学机电工程与自动化学院 上海,200072;浙江大学液压传动及控制国家重点实验室 杭州,310027;浙江大学液压传动及控制国家重点实验室 杭州,310027;杭州电子科技大学机械工程学院 杭州,310018