基于最小熵解卷积的谱峭度法在行星齿轮箱故障诊断中的应用

作     者：曹展 王细洋 CAO Zhan;WANG Xi-yang

作者机构：南昌航空大学航空制造工程学院南昌330063 

出 版 物：《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)

年 卷 期：2018年第40卷第2期

页      面：112-118页

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51465040) 

主　　题：最小熵解卷积 谱峭度 行星齿轮箱 故障诊断 

摘      要：针对噪声干扰状态下行星齿轮箱故障诊断中的齿轮故障特征提取,提出最小熵解卷积与谱峭度结合(Spectral Kurtosis Method based on Minimum Entropy Deconvolution,MEDSK)的行星齿轮箱齿轮故障特征提取方法。利用MED对原始扭转振动信号进行预处理,抑制信号中的噪声干扰,提升行星齿轮箱中被噪声淹没的故障冲击成份。利用谱峭度对预处理后的信号选择最优的带通滤波器参数进行带通滤波,然后通过Hilbert变换进行包络解调,最后将解调出来的低频信号进行频谱分析得到MED-SK方法的包络谱。通过对仿真信号和承受多种载荷状态下采集到的行星齿轮箱输出轴实际行星齿轮故障扭转振动信号进行分析,验证了这种方法能准确地提取行星齿轮故障特征。