基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取 (2014年)

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪，将经验模态分解（EMD）和快速傅里叶变换（FFT）相结合对齿轮箱故障进行特征提取，此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析。利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理，将去噪后的信号进行经验模态分解，得到一定数量的本征模态函数（IMF）分量，选取特定的IMF进行FFT，得到相应的功率谱，从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的。对齿轮箱故障信号进行分析，结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率。