宁少慧， 韩振南， 武学峰， 赵 远

(1．太原理工大学机械工程学院 太原，030024) (2．太原科技大学机械工程学院 太原，030024)

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.05.024

EEMD和TFPF联合降噪法在齿轮故障诊断中的应用

宁少慧1,2， 韩振南1， 武学峰3， 赵 远1

(1．太原理工大学机械工程学院 太原，030024) (2．太原科技大学机械工程学院 太原，030024)

为了消除噪声对齿轮传动系统故障特征提取的影响，提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，简称EEMD)和时频峰值滤波(time-frequency peak filtering，简称TFPF)相结合的降噪方法。针对TFPF算法在窗长的选择方面受到限制的问题，采用了EEMD方法对其进行改进，使得信号在噪声压制和有效信号保真两方面得到权衡;含噪声的信号经过EEMD分解后，得到一系列频率成分从高到低的本征模态函数(intrinsic mode functions，简称IMFs)，计算出各IMFs间的相关系数，判断需要滤波的IMFs。对不同的IMFs选择不同的窗长进行TFPF滤波，把过滤后的IMFs和剩余的IMFs重构得到最终的降噪信号。用模拟仿真信号和齿轮齿根故障信号对该方法进行验证，可见EEMD+TFPF能有效地去除噪声，成功提取齿根裂纹故障特征。

时频峰值滤波; 集成经验模态分解; 齿根裂纹; 降噪

引 言

在齿轮传动系统的故障诊断中，最常见的是通过分析齿轮箱体振动信号提取系统故障特征。当齿轮箱中的齿轮、轴或轴承等机械设备产生故障时，箱体振动信号中除微弱的故障信息外，还会夹杂着各种频率的背景噪声，而且信号频带与噪声频带常会相互交错，使得传统的信号处理方法很难从包含强背景噪声的箱体振动信号中提取到微弱的故障信息[1]。……