DHSI筛选奇异值分量在齿轮故障诊断中的应用OA北大核心CSTPCD

为有效剥离传动系统齿轮故障信号中的噪声成分,提出基于差分谐波显著指数(Differential Harmonic Significance Index,DHSI)筛选奇异值分量的齿轮故障诊断方法。该方法首先对原始信号构造Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,然后利用提出的一种新的奇异值突变位置判别指数,即奇异分量的差分谐波显著指数筛选奇异值的个数,并由这些奇异值分量重构信号,得到故障信号的包络谱。应用该方法分析齿轮故障仿真信号以及某型直升机传动系统并车级齿轮掉块故障信号,与基于奇异值差分谱的奇异值分量筛选结果对比表明,基于差分谐波显著指数的奇异值分量筛选能够更好地消除噪声并提取齿轮振动信号中的故障特征。