针对齿轮箱振动信号易受噪声影响以及齿轮箱振动信号比较复杂的特点,提出基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断方法。首先对经过EEMD分解的IMF分量中的高频分量进行改进小波阈值降噪处理,重构信号后得到降噪信号。实验结果表明应用该方法可以较为准确地识别齿轮故障。 齿轮箱传动示意图表1平行轴齿轮箱参数齿轮Z域波形3-2包络谱图1方法流程图齿轮箱振动信号EEMD分解选取包含噪声的高频IMF分量对高频分量进行改进小波阈值降噪对得到的IMF分量进行重构齿轮箱故障诊断-速度/(m·s-2)加速度/8时间/s输入轴输出轴中间轴频率/Hz图3原始信号图4IMF分量(加速度,间/s432105时间/s43第4期刘晓凰,等:基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断1.3基于EEMD分解和改进小波阈值降噪基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的方法流程如下页图1所示。本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanj
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