论文部分内容阅读
齿轮箱作为机械设备中一个重要的组成部分,对其进行状态检测和故障诊断具有很强的现实意义。本文通过对齿轮箱常见故障进行模拟实验,利用希尔伯特变换法(HHT)对测得的故障信号进行特征值提取,进而利用支持向量机(SVM)的方法对齿轮箱故障状态进行识别,得到了较好的效果。齿轮箱故障诊断主要包括诊断信息的获取,故障特征值的提取和模式识别三个部分。其中故障特征的提取和状态识别是齿轮箱故障诊断的关键。当齿轮箱发生故障时,其振动信号往往表现为非平稳性,本文提出的希尔伯特黄变换法中的EMD分解法是基于信号的局