技术特征：
技术总结
本发明涉及一种稀疏正则化滤波与自适应稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：通过加速度传感器拾取齿轮箱振动信号；对拾取的原始振动信号利用稀疏正则化滤波方法进行滤波；利用自适应稀疏分解方法对滤波信号进行分解，得到高频振荡信号与低频周期性瞬时脉冲信号；利用Hilbert包络解调方法对低频周期性瞬时脉冲信号进行包络解调，提取故障特征频率及其倍频，与理论计算故障特征频率对比，最终确定齿轮故障类型。本发明能够大幅度滤除背景噪声成分，有效提取周期性故障瞬时脉冲序列，可以清晰检测出比较微弱的齿轮故障特征信息，准确性高、稳定性强，适合于齿轮箱在工作状态下实时故障巡检和在线监控避免突发性事故发生。
技术研发人员：李庆;梁越昇
受保护的技术使用者：东华大学
技术研发日：2018.05.29
技术公布日：2018.11.13