基于EMD-HT的齿轮箱故障诊断与特征提取策略

本文主要探讨的是"基于EMD-HT的齿轮箱故障特征提取技术研究"。在现代工程背景下，齿轮箱的实时监测和故障诊断变得尤为重要，因为它在许多机械设备中起着关键作用。针对JZQ250型齿轮箱，研究者提出了采用EMD-HT（小波分解-希尔伯特变换）的方法来提取故障特征信息。EMDHT变换特别适用于非线性和非平稳信号处理，能有效捕捉到齿轮故障的独特模式。 传统的故障诊断往往依赖于直接分析振动信号的复杂性，但这是一项挑战，因为信号可能含有噪声或受到其他因素干扰。通过EMD-HT，研究者能够分解信号，分离出不同频率成分，并利用这些成分的瞬时频率和希尔伯特边际谱作为故障的特征指标。瞬时频率提供了关于故障发生频率的信息，而边际谱则揭示了故障信号的频率特性，有助于区分不同的故障类型。 作者指出，利用HHT的能量谱分析方法进行齿轮箱故障诊断，结合EMD-HT技术，能够实现对齿轮箱内复合故障和其他典型故障的准确识别。这种方法的优点在于，它能够在早期阶段发现故障迹象，从而实现早期故障预警，这对于预防设备失效、提高设备运行效率以及降低维修成本具有显著的价值。 总结来说，本研究通过创新的EMD-HT故障特征提取技术，为齿轮箱的实时监测和故障诊断提供了一种实用且高效的方法。它在理论上拓展了故障诊断的手段，实践上为实际工业应用提供了强有力的支持，具有广阔的前景和发展潜力。