公开(公告)号：CN108507783B

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN201810207682.1

申请日：2018-03-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 程军圣 ,  李娟 ,  舒文婷

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于群分解的旋转机械复合故障诊断方法，包括：步骤S1：采用加速度传感器对旋转机械的齿轮箱进行测量，获得振动加速度原始信号x(n)；步骤S2：对振动加速度原始信号x(n)进行群分解，获得振荡分量OCm(n)；步骤S3：对振荡分量OCm(n)进行Hilbert包络解调，得到振荡分量的包络谱步骤S4：从包络谱中识别是否含有预设的故障特征频率及其倍频。本发明采用群分解方法对旋转机械振动加速度信号进行分解，自适应地将一个非平稳多分量振动信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单一模态振荡分量，对振荡分量进行包络解调得到分量包络谱，对包络谱进行分析，确定故障零件和故障类型，准确进行故障诊断。

公开(公告)号：CN108507783A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810207682.1

申请日：2018-03-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 程军圣 ,  李娟 ,  舒文婷

IPC: G01M13/02 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于群分解的旋转机械复合故障诊断方法，包括：步骤S1：采用加速度传感器对旋转机械的齿轮箱进行测量，获得振动加速度原始信号x(n)；步骤S2：对振动加速度原始信号x(n)进行群分解，获得振荡分量OCm(n)；步骤S3：对振荡分量OCm(n)进行Hilbert包络解调，得到振荡分量的包络谱 步骤S4：从包络谱 中识别是否含有预设的故障特征频率及其倍频。本发明采用群分解方法对旋转机械振动加速度信号进行分解，自适应地将一个非平稳多分量振动信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单一模态振荡分量，对振荡分量进行包络解调得到分量包络谱，对包络谱进行分析，确定故障零件和故障类型，准确进行故障诊断。