FRFT 循频滤波及齿轮微弱故障特征提取

提出了一种分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform，FRFT）循频滤波方法，贴近瞬变工况下信号频率曲线变化特征，循迹剥离包含故障信息的特征分量，提取齿轮早期故障微弱特征。首先，研究了线性多尺度分段方法，将频率呈曲线任意变化信号自适应分成若干个频率近线性变化的信号段；然后研究了频率拟合确定 FRFT 滤波参数的方法，计算各段信号的 FRFT 滤波参数并逐段进行 FRFT 滤波，实现 FRFT 循频滤波。采用该方法对变速器加减速过程振动信号进行滤波解调分析，试验结果表明：线性多尺度分段方法，能自适应地将任一频率呈曲线任意变化信号分段成若干个频率近线性变化的信号段，且分段数较少；频率拟合确定 FRFT 滤波参数方法，不受振源和多分量数量影响，能准确确定各分段信号的 FRFT 滤波参数；该滤波方法能从变速器瞬变工况振动信号中循频提取出包含故障信息的特征分量，有效剥离其他分量和噪声干扰，对提取后的特征分量进行解调分析，能准确提取出传统方法难以识别的齿轮早期故障微弱特征。