基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

中国机械工程 ›› 2011, Vol. 22 ›› Issue (14): 1732-1736.

基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

张亢;程军圣;杨宇

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

出版日期:2011-07-25 发布日期:2011-07-28
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(50775068)；国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2009AA04Z414)；长江学者和创新团队发展计划资助项目(531105050037)
National Natural Science Foundation of China（No. 50775068）;

National High-tech R&D Program of China (863 Program) （No. 2009AA04Z414）;
Supported by Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University（No. 531105050037）

Order Tracting Analysis Based on Local Mean Decomposition and Its Applications to Gear Fault Diagnosis

Zhang Kang;Cheng Junsheng;Yang Yu

State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body,Hunan University,Changsha,410082

Online:2011-07-25 Published:2011-07-28
Supported by:

National Natural Science Foundation of China（No. 50775068）;

National High-tech R&D Program of China (863 Program) （No. 2009AA04Z414）;
Supported by Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University（No. 531105050037）

摘要/Abstract

摘要：

针对齿轮升降速过程中故障振动信号为多分量的调制信号以及故障特征频率随转速变化的特点，将局部均值分解（LMD）与阶次跟踪分析相结合，提出了一种新的齿轮故障诊断方法。首先采用阶次重采样将齿轮的时域振动信号转换为角域平稳信号，然后对角域信号进行LMD分解,得到若干个乘积函数（PF）分量,最后对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析来提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障试验振动信号的分析可知,该方法能有效地提取齿轮故障特征。

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关键词:

阶次跟踪分析, 局部均值分解, 齿轮, 调制, 故障诊断

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Abstract:

Gear fault vibration signals in speed up or speed down processes were of multi-component modulated signals and the fault characteristic frequency varied with rotating speed. A new gear fault diagnosis method combined LMD with order tracking analysis was proposed.Firstly, the vibration signals in time domain were transformed into angle domain stational signals by order resampling. Then, a set of product functions(PF) were obtained by decomposed the signals in angle domain with LMD. At last, each PF's instantaneous amplitude was analyzed by frequency spectrum to extracting the fault characteristics. The analysis results from the experimental fault vibration signals of gear crack demonstrate this method can extracted the gear fault charateristics effectively.

Key words: order tracting analysis, local mean decomposition(LMD), gear, modulation, fault diagnosis

中图分类号:

张亢, 程军圣, 杨宇.

基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

[J]. 中国机械工程, 2011, 22(14): 1732-1736.

ZHANG Gang, CHENG Jun-Ku, YANG Yu.

Order Tracting Analysis Based on Local Mean Decomposition and Its Applications to Gear Fault Diagnosis

[J]. China Mechanical Engineering, 2011, 22(14): 1732-1736.

[1]	陈立锋, 吴晓铃, 秦大同, 肖正明. 齿轮啮合过程摩擦功耗研究 [J]. J4, 201016, 21(16): 1911-1915.
[2]	汪飞雪, 刘亚, 臧新良 . 非圆齿轮差动轮系往复机构反求设计与运动学分析[J]. 中国机械工程, 2021, 32(06): 697-704.
[3]	唐贵基;李楠楠;王晓龙. 综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法[J]. 中国机械工程, 2020, 31(24): 2988-2996.
[4]	胡瑞;杜雪松;朱才朝. 精密加工变齿厚内齿轮插齿刀设计[J]. 中国机械工程, 2020, 31(21): 2535-2541.
[5]	刘大伟1，2；刘佳佳1. 面向管道机器人的非对称惯性驱动系统及其动力学特性[J]. 中国机械工程, 2020, 31(18): 2189-2195，2205.
[6]	杜进辅, 王峥嵘, 刘凯, 文建爽, 毛锦. 纯电动汽车高速斜齿轮传动振动特性分析[J]. 中国机械工程, 2020, 31(15): 1808-1814.
[7]	高强;朱玉川. 基于均匀切换的并联数字阀控系统位置控制策略[J]. 中国机械工程, 2020, 31(12): 1461-1468.
[8]	刘小平1,2;郭斌1,2;崔德军1,2;吴振宇1,2;张立杰1,2. 基于二元维纳过程的小样本齿轮泵可靠寿命预测[J]. 中国机械工程, 2020, 31(11): 1315-1322.
[9]	林超1;夏锡光1;邢庆坤2;刘文思1. 非圆齿轮型间歇转动机构的设计与运动特性分析[J]. 中国机械工程, 2020, 31(10): 1142-1148.
[10]	彭帅1;陈兵奎2. 线面对构齿轮啮合原理[J]. 中国机械工程, 2020, 31(08): 937-943.
[11]	栾孝驰1,2;沙云东1;郭小鹏3;杨帝思4;马侹1,4. 装配参数对附件机匣锥齿轮破裂故障的影响[J]. 中国机械工程, 2020, 31(04): 438-444.
[12]	陈雪峰, 郭艳婕, 许才彬, 商红兵. [学科发展]风电装备故障诊断与健康监测研究综述[J]. 中国机械工程, 2020, 31(02): 175-189.
[13]	吴家腾;杨宇;程军圣. 基于参数反求的齿轮裂纹时变啮合刚度计算方法[J]. 中国机械工程, 2019, 30(24): 2916-2924.
[14]	陈燕1;殷国富1;陈永洪2. 变齿厚渐开线齿轮包络环面蜗杆传动啮合性能分析[J]. 中国机械工程, 2019, 30(23): 2798-2808.
[15]	李清1,2;徐伟俊3;张猛2;杨海舰2;刘云进2. 飞刀法加工蜗杆面齿轮的理论研究与实践[J]. 中国机械工程, 2019, 30(23): 2835-2843.