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齿轮箱作为机械设备的必要组成部分,是传递机械运动和动力的重要工具,齿轮箱在高负载和高转速的状态下长期工作,会使其内部零件发生故障,影响生产效率,因此,对齿轮箱的故障的准确和有效的诊断显得尤为重要。通过总体经验模态分解(EEMD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)对故障信息进行提取和分析,实现对齿轮箱的故障诊断;同时利用EEMD与支持向量机(SVM)相结合,对齿轮箱故障进行识别,二者均取得了很好的效果,实现了对齿轮箱故障的诊断与识别。本文通过对齿轮箱产生的振动信号进行分析,选取EEMD方法处理非平稳、非线