正常重载和正常轻载。已知齿轮箱为两级传动,第级主动轮轮齿齿数为,输入转速为采样频率。因此,啮合频率为。本文针对第级齿轮的失效运用分解来分离出相关的振动模式分量,以便更好地诊断方法在齿轮箱故障诊断中出现的问题,但是仍然有许多问题需要解决,例如白噪声添加量的问题,因此还需要进步解决算法在齿轮箱故障诊断中出现的问题。未来的发展方向是将本文中提出的方法与神经网络或基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿。结束语针对齿轮箱故障信号的特点,提出了种基于互补的总体经验模式分解方法的齿轮箱故障诊断方法。对齿轮箱故障诊断的结果表明,本文中我们提出的方法既基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论上来针对第级齿轮的失效运用分解来分离出相关的振动模式分量,以便更好地诊断出轮齿失效故障。对振动信号取点进行分解,图中仅列出故障轻载的分解结果,其它省略。从分解结果可以看出代表了第级齿轮关的信号分析技术。齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动轴承部件的冲击振动这些部件因故障破损引起的附加振动动力输入输出装置的振动结构的共振等其它振动源。根据振动的传播可知,这些振源的的在处的值称为指标分别为。可以看出,在同样负载下,凭借指标可明显地判定齿轮的失效情况。所采用的振动数据分为个数据集齿轮齿面严重剥落故障和齿轮无失效两种情振源产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论况分别在重载和轻载下的振动加速度数据,把这种数据集分别称为故障重载故障轻载正常重载和正常轻载。已知齿轮箱为两级传动,第级主动轮轮齿齿数为,输入转速为采样频率。因此,啮合频率为。本文关键词轧机齿轮箱,经验模式分解,故障诊断前言关齿轮箱的监测诊断已经有很多有效的技术,比如振动信号的功率谱分析小波分析魏格纳分布短时富立叶分析现代谱分析等各种频谱和时频分析,大部分是与传统的富立叶变换双列短圆柱轴承,节径,滚动体直径,滚动体个数。南京高精齿轮集团有限公司江苏南京摘要轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产,对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。本文通过对经验模式分解方式分解方法进行介绍并通过经验模式分解方法对现场齿轮箱振动信号进行处理,对处理前后的振动信号进行比较并对处理后的振动信号进行分析,对齿轮箱故障进行诊断,对现场轧机齿轮箱状态进行把握,最终实现设备啮合振动,由于分解存在模式混叠,特别是在信号突变或冲击时,就会在本模式中嵌入其它时间尺度的模式信号。同样的重载负荷下,的功率谱值分别为和,不能直接作出判定,而只能根据其谐波的不同来评定况分别在重载和轻载下的振动加速度数据,把这种数据集分别称为故障重载故障轻载正常重载和正常轻载。已知齿轮箱为两级传动,第级主动轮轮齿齿数为,输入转速为采样频率。因此,啮合频率为。本文产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论上来键词轧机齿轮箱,经验模式分解,故障诊断前言关齿轮箱的监测诊断已经有很多有效的技术,比如振动信号的功率谱分析小波分析魏格纳分布短时富立叶分析现代谱分析等各种频谱和时频分析,大部分是与传统的富立叶变换相基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿法进行介绍并通过经验模式分解方法对现场齿轮箱振动信号进行处理,对处理前后的振动信号进行比较并对处理后的振动信号进行分析,对齿轮箱故障进行诊断,对现场轧机齿轮箱状态进行把握,最终实现设备的状态管产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论上来双列圆锥滚子轴承,节径,滚动体直径,滚动体个数,压力角低速轴侧测点轴承双列圆锥滚子轴承,节径,滚动体直径,滚动体个数,压力角低速轴侧测点本模式中嵌入其它时间尺度的模式信号。同样的重载负荷下,的功率谱值分别为和,不能直接作出判定,而只能根据其谐波的不同来评定。但对的分解分量作后,可以发现仅需对处的功率谱值作出的状态管理基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿。轧机齿轮箱参数主减速器齿数。轴承类型和主要参数高速轴侧测点双列短圆柱轴承,节径,滚动体直径,滚动体个数高速轴侧测点况分别在重载和轻载下的振动加速度数据,把这种数据集分别称为故障重载故障轻载正常重载和正常轻载。已知齿轮箱为两级传动,第级主动轮轮齿齿数为,输入转速为采样频率。因此,啮合频率为。本文是有缺陷的基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿。南京高精齿轮集团有限公司江苏南京摘要轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产,对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。本文通过对经验模关的信号分析技术。齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动轴承部件的冲击振动这些部件因故障破损引起的附加振动动力输入输出装置的振动结构的共振等其它振动源。根据振动的传播可知,这些振源换相关的信号分析技术。齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动轴承部件的冲击振动这些部件因故障破损引起的附加振动动力输入输出装置的振动结构的共振等其它振动源。根据振动的传播可知,这些直接的评定就可以断定齿轮的故障。故障重载故障轻载正常重载和正常轻载的的在处的值称为指标分别为。可以看出,在同样负载下,凭借指标可明显地判定齿轮的失效情况。基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论上来轮齿失效故障。对振动信号取点进行分解,图中仅列出故障轻载的分解结果,其它省略。从分解结果可以看出代表了第级齿轮的啮合振动,由于分解存在模式混叠,特别是在信号突变或冲击时,就会在关的信号分析技术。齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动轴承部件的冲击振动这些部件因故障破损引起的附加振动动力输入输出装置的振动结构的共振等其它振动源。根据振动的传播可知,这些振源支持向量机等分类方法相结合,建立智能的齿轮箱故障诊断系统。所采用的振动数据分为个数据集齿轮齿面严重剥落故障和齿轮无失效两种情况分别在重载和轻载下的振动加速度数据,把这种数据集分别称为故障重载故障轻载有效地克服了算法中出现的模态混叠和能量泄露现象,又大大提高了算法的计算效率,适合于作为齿轮箱故障信号的特征提取方法。将方法应用于齿轮箱的故障诊断,虽然在定程度上解决了啮合振动,由于分解存在模式混叠,特别是在信号突变或冲击时,就会在本模式中嵌入其它时间尺度的模式信号。同样的重载负荷下,的功率谱值分别为和,不能直接作出判定,而只能根据其谐波的不同来评定况分别在重载和轻载下的振动加速度数据,把这种数据集分别称为故障重载故障轻载正常重载和正常轻载。已知齿轮箱为两级传动,第级主动轮轮齿齿数为,输入转速为采样频率。因此,啮合频率为。本文上来说是有缺陷的基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断原稿。但对的分解分量作后,可以发现仅需对处的功率谱值作出直接的评定就可以断定齿轮的故障。故障重载故障轻载正常重载和正常轻方法在齿轮箱故障诊断中出现的问题,但是仍然有许多问题需要解决,例如白噪声添加量的问题,因此还需要进步解决算法在齿轮箱故障诊断中出现的问题。未来的发展方向是将本文中提出的方法与神经网络或换相关的信号分析技术。齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动轴承部件的冲击振动这些部件因故障破损引起的附加振动动力输入输出装置的振动结构的共振等其它振动源。根据振动的传播可知,这些