ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用

潘海洋， 蒋婉婉， 郑近德， 潘紫微

(1.安徽工业大学 液压振动与控制教育部工程研究中心，安徽 马鞍山 243002;2.安徽工业大学 机械工程学院，安徽 马鞍山 243002)

齿轮是旋转机械设备最易发生故障的部件，它的运行状态将影响整个机械设备的健康运转。齿轮传动过程中所产生的振动信号通常具有非平稳非线性，传统的非平稳信号分析和处理方法包括小波变换[1]、短时傅里叶方法[2]等，但上述方法都有各自的局限性。其中，短时傅里叶分析是在时域中加窗，能够将非平稳复杂信号分解为若干短时平稳信号的叠加。小波变换相对于短时傅里叶方法，其对非平稳信号分析更加有效，分解精度更高，因此在不同领域中的得到了广泛的应用[3-6]。但是，小波变换需要预先设定小波基和分量层数，这在一定程度上制约了小波分析的进一步应用。

针对传统非线性处理方法的不足，经验模态分解[7-8](empirical mode decomposition, EMD)、局部特征尺度分解[9](local characteristic-sale decomposition,LCD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)[10]等方法被相继提出。EMD能自适应地将调幅调频信号分解为若干个内禀模态函数(intrinsic mode function, IMF)之和，每个IMF对应着原始信号的局部时间尺度特征。EMD方法在机械故障诊断、图像处理等多个领域得到广泛应用[11-13]，然而，但其在分解过程中会发生过包络、欠包络、频率混淆和包络极值会使数据序列的两端发散(如端点效应)等问题。LCD作为EMD的一种演化方法，其能将一个复杂信号分解为若干相互独立的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)之和。LCD算法可以同时提供非平稳信号在时……