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01.08.2014 | Original Article | Ausgabe 2/2014

Neural Computing and Applications 2/2014

A new gear fault feature extraction method based on hybrid time–frequency analysis

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 2/2014
Autoren:
Wenyi Liu, Jiguang Han, Xiangning Lu

Abstract

Gear is one of the popular and important components in the rotary machinery transmission. Vibration monitoring is the common way to take gear feature extraction and fault diagnosis. The gear vibration signal collected in the running time often reflects the characteristics such as non-Gaussian and nonlinear, which is difficult in time domain or frequency domain analysis. This paper proposed a novel gear fault feature extraction method based on hybrid time–frequency analysis. This method combined the Mexican hat wavelet filter de-noise method and the auto term window method at the first time. This method can not only de-noise noise jamming in raw vibration signal, but also extract gear fault features effectively. The final experimental analysis proved the feasibility and the availability of this new method.

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