希尔伯特小波变换提升齿轮箱故障早期诊断的可靠性

本文研究主要探讨了利用希尔伯特-小波变换对齿轮箱振动响应信号进行故障诊断的方法。希尔伯特-小波变换是一种结合了小波分析和希尔伯特变换的技术，它在信号处理领域中被广泛应用，尤其是在非平稳信号分析和故障检测上。小波变换作为一种多分辨率分析工具，能够捕捉信号在不同时间尺度下的局部特征，将复杂信号分解成多个子带，包括高频和低频成分。 在研究中，振动加速度传感器采集到的齿轮箱振动信号首先通过小波变换进行分析。小波分解可以提取出信号的高频和低频部分，高频信号通常与齿轮的高频振动模式相关，而低频信号则可能反映齿轮的基频及其谐波。通过对这些小波系数的重构，可以得到不同时间尺度下的特征信号，有助于揭示故障的局部特征。 接着，对分解后的信号进行希尔伯特变换，这一步骤能够得到信号的时频信息谱，即信号的频率成分随时间的变化情况。这种时频分析能够提供更丰富的故障信息，如瞬时频率、相位等，有助于识别齿轮运转状态的变化，特别是早期故障的迹象。 通过仿真研究，作者验证了这种方法的有效性和可行性，小波变换和希尔伯特变换结合的应用显著提高了齿轮箱故障的检测可靠性。该研究不仅关注了信号处理技术，还强调了实际应用中的安全性，即通过准确的故障诊断，可以预防机械事故，确保设备的正常运行。 研究团队由四位专家组成，包括张德祥副教授，汪萍讲师，吴小培教授和高清维教授，他们的研究领域涵盖了智能信息处理、机械制造和故障检测等多个方面，共同为齿轮箱故障诊断提供了坚实的理论支持和技术基础。 本文的关键点在于将希尔伯特变换与小波变换相结合，为齿轮箱故障诊断提供了一种高效且具有洞察力的工具，对于提高机械设备的健康管理和维护具有重要意义。此外，文章的研究成果也为其他领域的振动信号处理和故障诊断提供了有价值的参考案例。