[发明专利]一种基于频谱趋势和变分模态分解的齿轮箱故障识别方法有效
| 申请号： | 201711408267.4 | 申请日： | 2017-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN107944199B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 张征;王昌明;鲍雨梅;吴化平;李吉泉;丁浩 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G01M13/021 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310014 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于频谱趋势和变分模态分解的齿轮箱故障识别方法，它包括如下步骤：先采集目标齿轮箱的振动信号；再采用基于频谱趋势的方式对变分模态分解方法进行改进，利用改进的变分模态分解方法对齿轮箱的振动信号进行分解，得到振动信号的各个模态分量；接着对获得的模态分量进行解调分析，获得各个模态信号的特征频率；最后将特征频率与齿轮箱的各个齿轮转频进行对比，定位齿轮箱的故障源。本发明将时域范围的趋势概念引入频域范围内，提出了基于频谱趋势的改进变分模态分解的方法，该方法很好的解决了变分模态分解中模态数量需要预设的问题，利用频谱趋势极大值的归一化横坐标来初始化中心频率，使得分解的各个模态更为合理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 频谱 趋势 变分模态 分解 齿轮箱 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于频谱趋势和变分模态分解的齿轮箱故障识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1采集目标齿轮箱的振动信号；步骤2采用基于频谱趋势的方式对变分模态分解方法进行改进，利用改进的变分模态分解方法对齿轮箱的振动信号进行分解，得到振动信号的各个模态分量；步骤3对获得的模态分量进行解调分析，获得各个模态信号的特征频率；步骤4将特征频率与齿轮箱的各个齿轮转频进行对比，定位齿轮箱的故障源。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学，未经浙江工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711408267.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种双相不锈钢槽型隔舱的加强方法
- 下一篇：激光加工机床的骨架结构的优化方法
