EDM方法在齿轮故障中的应用.doc

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EDM方法在齿轮故障中的应用 2
摘要: 2
关键词:EMD 方法;故障诊断;齿轮 2
1 引言 3
2 EMD 方法[1] 3
3 EMD在齿轮故障诊断中的应用 4
,1EMD 解调方法的齿轮早期故障诊断 5
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断齿故障诊断与分析 10
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EMD 小波阈值去噪处理 15
时频分析诊断与评价 18
4 结束语 19
参考文献 20
EDM方法在齿轮故障中的应用
朱俊猛
(南阳理工学院机械与汽车工程学院,河南南阳)
摘要:将EMD(Empirical Mode position)方法应用于机械故障诊断中,提出了一个新的齿轮故障诊断方法。EMD方法基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数(Intrinsic Mode Function)之和,这种自适应的分解方法非常适于非线性和非平稳过程的分析。用该方法对齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地降低噪声,提高信噪比,突出齿轮故障振动信号的故障特征,从而提高齿轮故障诊断的准确性。
关键词:EMD 方法;故障诊断;齿轮
Application of Empirical Mode position
Method to Gear Fault Diagnosis
ZHU Jun-meng
(College of Mechanical and Automotive Engineering,nanyang Univ,Henan ,China)
Abstract:The empirical mode position(EMD)was introduced to analyzing machinery fault firstly。 plicated signal can be posed into a finite and often small number of intrinsic mode functions(IMF)with the empirical mode method,which is based on the local characteristic time scale of the signal。 This adaptive position method is applicable to nonlinear and non-stationary signal。 The application to the fault diagnosis of gear shows that this method can reduce the noise contained in the original vibration signal effectively,and improve the fault characteristic
included in the original vibration signal with machine fault。 Thus this method can increase the correct rate of machine fault diagnosis。
Key words:EMD method;fault diagnosis;gears
引言
机械故障诊断基本上可分3 大步骤:第一是诊断信息的获取;第二是故障特征提取;第三是状态识别和故障诊断。其中的关键是从机械故障振动信号中提取故障特征,信号处理是特征提取最常用的方法。。FFT 能有效地分析平稳信号,但机械故障振动信号往往表现为非平稳特征,对这类信号FFT 只能分别给出信号在时域或频域的统计平均结果,无法同时兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征,而这些局部化特征恰是机械故障的表现。近几年来小波分析越来越广泛地应用于机械故障诊断中,但是,小波分析本质上是可调的窗口傅里叶变换,由于小波基函数的长度有限,在对信号作小波变换时会产生能量泄露,从而要对信号在时域和频域作精确分析会有较大的困难;另一方面,一旦选择了小波基和分解尺度,所得到的结果是某一固定频段的信号,这一频段只与信号的采样频率有关而与信号本身无关,从这一点上来讲小波分析不具有自适应性。然而,
EMD 方法是自适应的信号处理方法,非常适于非线性和非平稳过程,具有很高的信噪比。本文把EMD引入机械故障诊断,对齿轮故障振动信号进行了实例分析,结果表明该方法能有