基于高阶累积量的齿轮箱故障诊断研究

摘要

当齿轮箱发生故障时 ,实际测得的齿轮振动信号一般是非平稳和非高斯分布的信号 ,不同故障状态下的振动信号具有不同的高斯性和对称性 ,通常包含较强的噪声。高阶累积量具有对加性高斯噪声和对称非高斯噪声不敏感的特性 ,可以应用在齿轮箱的故障诊断中。短时分析方法可以在低信噪比情况下提取周期性冲击故障信号特征。在对振动信号进行短时分析的基础上 ,计算原始信号及其短时能量函数的高阶累积量。从高阶累积量提取的特征可有效地将正常状态、中度磨损状态、严重磨损状态和断齿状态的齿轮振动信号分离开来 ,这表明高阶累积量可定量地描述振动信号偏离正态分布的程度 ,采用样本分割后 。