基于双树复小波的齿轮副裂纹故障检测方法

简介

圆柱直齿轮副是机械装置中常用的关键传动部件,常因齿面的周期性载荷和疲劳磨损出现齿根裂纹故障,导致齿轮副振动和噪声增大,严重影响机械系统的工作性能,需要及时检测。但齿轮副的工作环境存在随机振动和白噪声等因素,易使齿轮副的振动频谱中出现杂频,淹没故障信号,不利于对齿轮副裂纹故障的识别。针对齿轮副齿根裂纹故障的振动信号,采用小波变换对信号进行分解与重构;建立基于双树复小波的降噪模型,实现对振动信号的有效降噪,形成了齿轮副裂纹故障检测方法。实验验证表明,该方法的降噪效果优于常用的硬阈值函数小波降噪和软阈值函数小波降噪算法,可较为准确地判断出齿轮箱的故障类型,为圆柱直齿轮副的状态判别提供科学依据。