王国威, 梅检民， 曾锐利， 常　春

(1.军事交通学院 研究生管理大队,天津　300161；2.军事交通学院 军用车辆系,天津　300161)

基于曲线特征分段的多阶FRFT滤波提取齿轮早期故障特征

王国威1, 梅检民2， 曾锐利2， 常春1

(1.军事交通学院 研究生管理大队,天津300161；2.军事交通学院 军用车辆系,天津300161)

对于变速器齿轮早期微弱故障特征难以提取的问题，提出了一种基于曲线特征进行分段的多阶分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform，FRFT)滤波方法。首先，依据振动信号频率曲线的特征将目标档位的啮合频率曲线分成若干频率近似线性变化的信号段，然后通过计算确定相应信号段的分数阶傅里叶变换的滤波最佳阶次，再逐段进行滤波，从而分离出包含故障特征信息的目标阶比分量，进而进行故障特征提取。通过采用该方法分析变速器变加速工况振动信号，结果表明，基于曲线特征进行分段的多阶FRFT滤波能够有效分离出啮合频率分量，对分离出的分量进行阶次包络解调分析，能准确提取出齿轮微弱故障特征。

基于曲线特征分段；多阶FRFT滤波；变加速工况；特征提取

变速器早期故障特征微弱，在稳态运行时难以暴露；而变转速过程更能充分暴露微弱的故障特征，但其他分量和噪声干扰也更强，因此如何有效剥离噪声和其他分量干扰，提取携带故障特征信息的目标阶比分量成为提取早期故障微弱故障特征的关键[1]。

在变转速工况下，变速器振动信号频率呈曲线变化，分量之间易产生时频混叠，并且信号在时、频域都具有较大的带宽，因此单独使用时域、频域滤波无法分离目标分量；……