基于MUDW的多测点齿轮故障信号融合处理

针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(M UDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响.该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(C K)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想.