噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (6): 132-138.

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基于两轴TVF-EMD残差信号行星齿轮箱故障诊断方法

甄冬1，2，桂慧震1，肖东泽3，冯国金1，2，景鸿翔1，谷丰收4   

  1. ( 1. 河北工业大学机械工程学院，天津300401；
    2. 河北工业大学先进装备工程与技术研究院，天津300401；
    3. 郑州警察学院侦查系，郑州450000；
    4. 哈德斯菲尔德大学效能工程中心，英国哈德斯菲尔德HD1 3DH )
  • 收稿日期:2024-04-10 修回日期:2024-07-08 出版日期:2025-12-18 发布日期:2025-12-02

Fault Diagnosis Method of Planetary Gearbox Based on Double-axis TVF-EMD Residual Signal

  • Received:2024-04-10 Revised:2024-07-08 Online:2025-12-18 Published:2025-12-02

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摘要： 时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtering Based Empirical Mode Decomposition，TVF-EMD)是通过利用残差信号递归地将输入信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode functions，IMFs)，信号中的故障分量通常是利用这些IMFs 来识别的，但若完成整个分解过程，往往需要耗费大量时间。因此，通过监测分解过程中残差信号的时域指标来限制其迭代次数，进而利用残差信号替代IMFs 识别故障分量，可在保证降噪效果的同时减少计算量；并且利用两轴信号进一步提高信号的信噪比。通过在不同转速和负载工况下与完整TVF-EMD、变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)等方法进行对比，证明所提方法在提升降噪性能的同时能够减少所需计算量。

关键词: 故障诊断, 时变滤波经验模态分解, 残差信号, 两轴信号, 行星齿轮箱