Gearbox localized fault detection based on meshing frequency modulation analysis

边带 频率调制 频带 频域 信号(编程语言) 断层(地质) 谐波 电子工程 带宽(计算) 调制(音乐) 调制指数 工程类 谐波 无线电频谱 时频分析 计算机科学 声学 无线电频率 电气工程 物理 电信 电压 脉冲宽度调制 滤波器(信号处理) 地震学 地质学 计算机视觉 程序设计语言
作者
Shaodan Zhi,Haikuo Shen,Tianyang Wang
出处
期刊:Applied Acoustics [Elsevier BV]
卷期号:219: 109943-109943 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.apacoust.2024.109943
摘要

Gearbox fault detection commonly relies on comparing sideband frequencies beside the meshing frequency of gear, and its harmonics of higher orders in frequency domain between the measured signal and healthy baseline. However, this type of localized fault detection algorithm is less intuitive and credible because other factors, such as manufacturing and assembly errors, can lead to similar sidebands without a localized fault. As such, this study proposes a novel and direct gearbox-localized fault detection strategy by taking full advantage of the meshing frequency modulation characteristic. During application, a baseline frequency band that is modulated by the meshing frequency was first located via a signal decomposition algorithm and meshing frequency modulation (MFM) index under healthy conditions. The raw signal was then analyzed using the same process. If there is a localized fault in the monitored gearbox, the bandwidth of the baseline frequency band will increase. Subsequently, a new frequency band will emerge around the higher-frequency zone, which is modulated by the gear meshing frequency. Compared with a healthy condition, a gear fault introduces a new MFM area. The usefulness of the proposed algorithm was demonstrated using the synthetic signal and experimental signal from the testrig.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
CipherSage应助mafan采纳,获得10
1秒前
落寒完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
527020100完成签到 ,获得积分10
3秒前
代赭石发布了新的文献求助30
3秒前
4秒前
5秒前
充电宝应助千互采纳,获得10
5秒前
诚心的尔冬完成签到,获得积分20
5秒前
CITLALI完成签到 ,获得积分10
5秒前
bnaihdbik发布了新的文献求助10
5秒前
科研喵完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
杨丹发布了新的文献求助30
7秒前
Quellaxjy发布了新的文献求助30
8秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
SciGPT应助77采纳,获得10
8秒前
欢喜的代容完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
zz发布了新的文献求助10
10秒前
标致乐驹发布了新的文献求助10
10秒前
科研喵发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
代赭石完成签到,获得积分10
11秒前
万能图书馆应助sywang采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
珞珈发布了新的文献求助10
13秒前
刻苦尔蓉发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
15秒前
大朵拉完成签到,获得积分10
15秒前
雨碎寒江发布了新的文献求助10
16秒前
情怀应助忧郁寻冬采纳,获得10
16秒前
16秒前
17秒前
苦瓜大王发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Cronologia da história de Macau 1600
Earth System Geophysics 1000
Bioseparations Science and Engineering Third Edition 1000
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 1000
BRITTLE FRACTURE IN WELDED SHIPS 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6126778
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7954679
关于积分的说明 16504711
捐赠科研通 5246086
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2801931
邀请新用户注册赠送积分活动 1783232
关于科研通互助平台的介绍 1654409