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基于EMD和非线性峭度的齿轮故障诊断
Fault Diagnosis of Gear Based on EMD and Nonlinear Kurtosis
投稿时间:2011-02-24  修订日期:2011-04-16
DOI:
中文关键词:  齿轮箱振动响应信号  经验模式分解  本征模式函数  非线性峭度  故障诊断
英文关键词:gearbox vibration response signals  EMD  IMF  nonlinear kurtosis  fault diagnosis
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)
作者单位邮编
张德祥 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 230039
汪 萍 安徽建筑工业学院机械与电气工程学院 
吴小培 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 
高清维 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥 
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中文摘要:
      本文采用经验模式分解和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用经验模式分解获得振动响应信号的本征模式函数,用非线性Teager能量算子计算每个本征模式函数的瞬时能量,并对本征模式函数进行系数的非线性峭度计算,提取系统的特征信息。实现在线监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明用经验模式分解和非线性峭度在故障信息诊断方面是可行的和有效的,提高了故障检测的可靠性。
英文摘要:
      Characteristics analysis of gearbox vibration response signals capture from vibrating acceleration sensor based on empirical mode decomposition (EMD) and statistical properties of nonlinear kurtosis is proposed. The vibration response signal is firstly decomposed into intrinsic mode function (IMF) by the empirical mode decomposition method. Then nonlinear Teager energy operator tracks the modulation energy of each IMFs. The desired feature of statistical properties of vibration signals can be extracted from the coefficient nonlinear kurtosis value of intrinsic mode function. It is significant for the mechanical operation security to do some research on how to monitor operating state of gear and detect incipient faults as soon as possible. Experiment results have shown the feasibility and efficiency of the EMD and nonlinear kurtosis method in fault message diagnosis, additionally, the algorithm is very reliable to be implemented with fault detection.
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