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基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断
基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断
摘要：齿轮在机械传动系统中起着重要的作用，但它们的故障容易导致严重的设备事故和生产线停机。因此，齿轮故障的及时检测和诊断对于保障设备的正常运行至关重要。本论文基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的方法，提出了一种新的齿轮故障诊断方法。首先，利用EEMD对齿轮振动信号进行分解，获得一系列具有不同频率特征的固有模态函数(IMF)。然后，针对每个IMF，采用改进的小波阈值降噪方法去除噪声干扰。接下来，将去噪后的IMF重新组合得到重构信号，通过对比重构信号与原始信号的差异性来判断齿轮的故障类型。实验结果表明，该方法能够有效地检测不同类型的齿轮故障。
关键词：齿轮故障、EEMD分解、小波阈值降噪、信号重构
1.引言
齿轮作为机械传动系统中常见的传动元件，承受着巨大的负载和振动。因此，它们容易受到磨损、断裂和松动等故障影响。如果不及时检测和诊断这些故障，可能会导致严重的设备事故和生产线停机，给企业带来重大的经济损失。因此，开发一种准确可靠的齿轮故障诊断方法具有重要的意义。
2.相关工作
目前，齿轮故障诊断主要采用振动信号分析的方法。常用的分析方法包括小波分析、傅里叶分析和时频分析等。这些方法虽然在一定程度上能够诊断齿轮故障，但仍然存在一些问题。例如，小波分析只能提供有限的频率信息，无法对齿轮故障进行准确诊断；傅里叶分析对突发信号和非平稳信号的处理效果较差；时频分析对信号的分辨率较低。
3.方法
为了克服上述问题，本论文采用了EEMD分解和改进小波阈值降噪的方法来进行齿轮故障诊断。
3.1EEMD分解
EEMD是一种将原始信号分解为多个不同频率特征的固有模态函数(IMF)的方法。它通过将原始信号与随机白噪声进行叠加，通过反复迭代得到一系列IMF。每个IMF代表了原始信号中的一种频率特征，可以提取齿轮故障信号中的有用信息。
3.2改进小波阈值降噪
在传统的小波阈值降噪方法中，通常使用固定的阈值来去除噪声。然而，这种方法对于不同频率的故障信号效果不一致。因此，本论文提出了一种改进的小波阈值降噪方法。在该方法中，根据每个IMF的能量分布来选择不同的阈值，以达到更好的去噪效果。
3.3信号重构
在去噪后，重构信号是通过将去噪后的IMF重新组合而成的。通过对比重构信号与原始信号的差异性，可以判断齿轮的故障类型。如果重构信号与原始信号的差异大，说明齿轮存在故障。
4.实验结果分析
为了验证提出的方法的有效性，本论文采用实验数据进行了验证。实验数据由带有不同类型齿轮故障的振动信号组成。通过对实验数据进行EEMD分解和改进小波阈值降噪，得到了去噪后的重构信号。实验结果表明，该方法对不同类型的齿轮故障具有较好的诊断效果，并能够提取有效的故障特征。
5.结论
本论文基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的方法，提出了一种新的齿轮故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效地检测不同类型的齿轮故障，并具有较好的诊断效果。因此，该方法具有较好的应用前景，并有望成为齿轮故障诊断的一种重要方法。
参考文献：
[1]网上文档1
[2]网上文档2