针对现有的齿轮箱故障模式分类方法的缺陷

提出了一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）时频谱特征的齿轮箱故障模式分类方法。首先通过HHT算法获得齿轮箱的故障信号时频谱图

然后依据不同故障时频谱图的不同特征

成功地对齿轮箱的故障模式进行了分类。对于时频谱图相似的故障模式

可以借助有效值和峭度系数的大小来区分不同的故障程度。将HHT方法与傅里叶变换及小波变换在齿轮箱故障模式分类中的效果进行了对比

对比结果验证了HHT方法在齿轮箱故障模式分类中的有效性和优越性。为齿轮箱的故障模式分类提供了一种简单易行的方法。