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作者：陈艳艳;王继文;胡亚楠;张钊朋;
单位：鹤壁职业技术学院机电工程学院;开封技师学院智能制造学院;天津大学电气自动化与信息工程学院;中国电子科技集团公司第二十二研究所;
摘要：数控机床运行速度大幅增加对齿轮箱的运行稳定性提出了更高要求，传动振动信号诊断及故障状态识别是保证高效率工作的关键。为了弥补经验模态分解(EMD)方法存在模态混叠、包络过度以及包络不足等问题，引入分解停止准则加强迭代计算，设计了一种基于经验模态分解停止准则的齿轮箱故障诊断方法。仿真结果表明：所提出方法在EMD分解效果和精度上都优于集合经验模态分解(EEMD)和EMD算法，对信号分解效果非常显著，在高噪音背景下具有优异的抗噪能力。实验测试得到太阳轮包络频谱的各个倍频点随频率升高而增大，表明诊断结果是正确的。该研究有助于提高数控机床齿轮箱故障诊断效率，可以拓展到其他的机械传动领域。
关键词：齿轮箱;;经验模态分解;;筛分停止准则;;故障诊断;;鲁棒性
基金资助：河南省高等学校重点科研项目(17B481001)
