基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究

韩博跃, 郝如江, 安雪君

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20180069

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 32 ›› Issue (04) : 40 -45+88. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20180069

基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究

韩博跃, 郝如江, 安雪君

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摘要

为在强噪声下准确利用振动信号进行齿轮故障诊断,提出了基于小波阈值和约束独立成分分析(CICA)相结合的算法。该算法首先对输入信号进行小波阈值降噪预处理,提高了输入信号的信噪比,然后基于齿轮特征频率建立参考信号,将降噪后的信号作为CICA的输入信号,利用CICA算法有效分离出齿轮故障信号,识别了故障特征。为了验证该算法的有效性,进行了仿真和实验测试信号分析,结果表明,该算法可以有效提取齿轮故障信号,实现齿轮的故障诊断。