噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (5): 91-97.DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2021.05.015

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基于ATF与EEMD变转速齿轮故障特征降噪方法

陈向民，段萌，张亢，舒国强，卢绪祥，李录平   

  1. ( 长沙理工大学能源与动力工程学院，长沙410015 )
  • 收稿日期:2021-01-08 修回日期:2021-02-07 出版日期:2021-10-18 发布日期:2021-10-18
  • 通讯作者: 陈向民

Denoising Method for Gear Fault Characteristic under Variable Rotation Speeds Based on ATF and EEMD

  • Received:2021-01-08 Revised:2021-02-07 Online:2021-10-18 Published:2021-10-18

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摘要：

针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题，提出了一种基于自适应时变滤波(Adaptive Time-varying Filtering, ATF)与集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit，CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率，并依据该啮合频率设计时变滤波器；再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波，将滤波器阻带内的噪声予以去除；然后采用EEMD方法对滤波后的信号进一步降噪，减少滤波器通带内的噪声干扰；接着利用时变滤波器对降噪后的信号再次进行滤波，消除EEMD降噪时在阻带带来的噪声干扰；最后对降噪后的信号进行阶次分析，提取齿轮故障特征。对齿轮局部故障的算法仿真和应用实例分析表明，该方法不仅可以消除阻带的噪声干扰，而且对通带内的噪声也有较好的抑制作用，可有效凸显齿轮的故障特征。

关键词: 故障诊断, 自适应时变滤波, EEMD, 线调频小波路径追踪, 阶次分析, 齿轮故障特征, 降噪