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基于电机电流经验模态分解的行星轮故障诊断

作者: 门兰城 庞新宇 李峰 刘利平 来源:机械设计与制造 日期: 2025-02-04 人气:98
基于电机电流经验模态分解的行星轮故障诊断
在故障诊断领域,电机电流信号分析法(MCSA)已经逐渐应用于齿轮故障诊断中,但该方法在诊断行星轮缺齿故障时由于电流基频干扰较大,导致故障特征不明显,难以实现故障诊断。因此提出一种基于电流信号经验模态分解(EMD)的故障诊断方法。通过对电机电流信号进行EMD分解,选取合适的IMF分量经傅立叶变换求其频谱图,根据频谱图中是否存在与故障特征频率相关的频率,实现了对行星轮缺齿故障的有效诊断。并通过实验分析,验证了该方法的有效性。
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