本文主要研究内容
作者李环宇,刘杰（2019）在《齿轮传动系统齿根裂纹早期故障识别》一文中研究指出：建立齿轮系统动力学模型,分析不同深度的齿根裂纹齿轮系统的振动响应和裂纹的故障特征,采用经验模式分解EMD(Empirical Mode Decomposition)方法与频域分析对齿轮早期裂纹故障实验中振动加速度传感器获取的齿轮箱振动信号进行分析。用EMD方法分别将0 mm、2 mm、4 mm的齿轮齿根裂纹故障信号分解为本征模式IMF(intrinsic mode function),对各IMF分量进行频域分析并与仿真信号对比。结果表明:仿真结果可清晰得到齿轮早期裂纹故障的特征频率,通过频谱分析,齿轮裂纹故障其对啮合频率的幅值影响不大,但随裂纹深度增加,啮合频率及其倍频附近的边频带幅值增加;与实验信号进行对比,现象均符合裂纹故障特征。由此可以看出EMD方法可以有效的实现齿轮裂纹早期故障的识别。
Abstract
jian li chi lun ji tong dong li xue mo xing ,fen xi bu tong shen du de chi gen lie wen chi lun ji tong de zhen dong xiang ying he lie wen de gu zhang te zheng ,cai yong jing yan mo shi fen jie EMD(Empirical Mode Decomposition)fang fa yu pin yu fen xi dui chi lun zao ji lie wen gu zhang shi yan zhong zhen dong jia su du chuan gan qi huo qu de chi lun xiang zhen dong xin hao jin hang fen xi 。yong EMDfang fa fen bie jiang 0 mm、2 mm、4 mmde chi lun chi gen lie wen gu zhang xin hao fen jie wei ben zheng mo shi IMF(intrinsic mode function),dui ge IMFfen liang jin hang pin yu fen xi bing yu fang zhen xin hao dui bi 。jie guo biao ming :fang zhen jie guo ke qing xi de dao chi lun zao ji lie wen gu zhang de te zheng pin lv ,tong guo pin pu fen xi ,chi lun lie wen gu zhang ji dui nie ge pin lv de fu zhi ying xiang bu da ,dan sui lie wen shen du zeng jia ,nie ge pin lv ji ji bei pin fu jin de bian pin dai fu zhi zeng jia ;yu shi yan xin hao jin hang dui bi ,xian xiang jun fu ge lie wen gu zhang te zheng 。you ci ke yi kan chu EMDfang fa ke yi you xiao de shi xian chi lun lie wen zao ji gu zhang de shi bie 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自重型机械的李环宇,刘杰，发表于刊物重型机械2019年04期论文，是一篇关于故障分析论文,齿轮论文,齿根裂纹论文,重型机械2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自重型机械2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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