期刊文章详细信息
提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取
Compound Fault Feature Extraction of Gearbox with Improved Dual-tree Complex Wavelet Transform
文献类型:期刊文章
Ye Meitao;Chai Huili(Department of Vehicle Engineering,Shanxi Traffic Vocational and Technical College,Taiyuan 030031 China)
机构地区:[1]山西交通职业技术学院车辆工程系
基 金:国家自然科学基金(59975064);山西省基础研究项目(2015011063)
年 份:2019
卷 号:43
期 号:9
起止页码:123-127
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对双树复小波变换分解层数需要先验确定和重构后各子带出现的频率混叠现象,提出了一种改进双树复小波变换的齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,确定双树复小波变换的分解层数和有效的子带;对得到的各子带进行去频率混叠,确保消除频率混叠现象,使每个子带仅含有唯一的特征频率;然后,用所提方法和现有VMD(Variational Mode Decomposition)进行对比,验证了所提方法的可行性;最后将所提方法应用于齿轮箱复合故障振动信号中,成功提取出齿轮剥落和轴承外圈故障。所提方法为齿轮箱复合故障特征提取提供了一种新的思路。
关 键 词:改进双树复小波变换 齿轮箱复合故障 去频率混叠
分 类 号:TN911.7] TH132.41]
参考文献:
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