【摘 要】
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顶驱齿轮箱的检测信号中包含齿轮和轴承的复合特征,具有调幅调频特性,且振动信号多级传递。采用共振稀疏分解法在拟合信号时,对于混合着齿轮振动信号的低共振分量分析能力较
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“油气管道及储运设施安全状态监测与防护技术研究”(2016YFC0802103), 国家自然科学基金项目“基于虚拟传感与故障机理的油气设备安全预测理论及模型研究”(51504274)
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顶驱齿轮箱的检测信号中包含齿轮和轴承的复合特征,具有调幅调频特性,且振动信号多级传递。采用共振稀疏分解法在拟合信号时,对于混合着齿轮振动信号的低共振分量分析能力较差。为此,提出了基于共振稀疏反褶分析的故障信号诊断方法,并引入最小熵反褶积理论。首先对所采集的齿轮箱信号进行时频域分析;然后对得到的信号进行共振稀疏分解,得到信号的高共振分量和低共振分量,并做包络分析,得到齿轮的故障特征频率;最后利用最小熵反褶积变换对低共振分量进行处理,使得低共振分量中的齿轮信号与轴承信号分离开来。分析结果表明:通过对高、低共振
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