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一种基于G-P奇异谱分解的旋转机械复合故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：CN201810207653.5
申请人：常州湖南大学机械装备研究院
申请日：2018-04-09
主分类号：G01M13/00
公开（公告）日：2018-09-04
公开/公告号：CN108489719A

委托购买

摘要：本发明提供了一种基于G‑P奇异谱分解的旋转机械复合故障诊断方法，步骤S1：采用加速度传感器对旋转机械的齿轮箱进行测量，获得预设时间段内的振动加速度原始信号x(t)；步骤S2：对振动加速度原始信号进行G‑P奇异谱分解，获得奇异谱分量；步骤S3：对奇异谱分量进行时频域转换，得到奇异谱分量的包络谱；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。本发明通过采用G‑P奇异谱分解方法对复合故障振动加速度信号进行分解，自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个由高频到低频的调幅‑调频信号，并求取各个分量的包络谱，对包络谱进行分析，便可以分析其主要频率成分，从而判断故障类别，准确进行故障诊断。

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