【摘 要】
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当齿轮箱内旋转零件发生故障时,其振动信号中的故障脉冲成分易被箱体中其他旋转部件的谐波信号和背景噪声所淹没,故障特征难以被有效提取。针对这一问题,提出了基于信号共振
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,秦皇岛港股份有限公司第六港务分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505415);河北省自然科学基金资助项目(F2016203421)
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当齿轮箱内旋转零件发生故障时,其振动信号中的故障脉冲成分易被箱体中其他旋转部件的谐波信号和背景噪声所淹没,故障特征难以被有效提取。针对这一问题,提出了基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的故障诊断方法。该方法首先通过信号共振稀疏分解将信号中的低共振冲击成分从谐波分量和噪声中分离,然后对低共振分量进行最大相关峭度解卷积计算,进一步突出低共振分量中的周期脉冲成分,最后通过包络谱分析进行故障诊断。算法仿真、实验分析和工程应用结果表明,该方法能够有效提取强噪声信号中的周期性冲击成分,凸显故障特征,从而提供准确
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