TeagerHuang变换在齿轮裂纹故障诊断中的应用
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    摘要:

    提出了一种基于Teager Huang变换的齿轮箱故障诊断方法,该方法综合利用了经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和Teager能量算子分析技术。由于EMD 方法具有自适应的分析能力,首先利用EMD把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值和瞬时频率,得到Teager Huang变换时频谱。齿轮箱齿轮裂纹故障振动试验信号的研究结果表明:TeagerHuang变换时频谱优于HilbertHuang变换时频谱,能有效地识别齿轮的裂纹故障。

    Abstract:

    A new approach to crack fault diagnosis of a gear based on the Teager-Huang transform is presented.This method integrates the empirical mode decomposition (EMD)with the Teager Kaiser energy operator(TKEO)technique.The EMD method is self-adaptive to non-stationary and non-linear signal analyses.The method developed in this paper decomposes original times series data into a series of zero mean amplitude modulation-frequency modulation(AM-FM)intrinsic mode functions(IMFs)by using EMD.TKEO can track the instantaneous amplitude and frequency of the AM-FM component at any moment.Experimental examples were conducted to evaluate the effectiveness of the proposed approach.The results show that the performance of the Teager-Huang transform is better tan that of the Hilbert-Huang transform for gear fault monitoring and can effectively diagnose the gear crack faults.

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