基于改进LMD和IED-SampEn的齿轮故障特征提取方法

发布时间：2017-12-08 15:26

  本文关键词：基于改进LMD和IED-SampEn的齿轮故障特征提取方法

  更多相关文章： 改进局部均值分解 瞬时能量分布 样本熵 齿轮 故障特征提取

【摘要】：提出基于改进的局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和瞬时能量分布(Instantaneous energy distribution,IED)-样本熵(Sample entropy,Samp En)的齿轮故障特征提取方法。针对LMD存在的端点效应问题,提出最大相似系数法改进的LMD方法,该方法通过在信号内部寻找与两端指定波段相似系数最大的波段,来实现端点效应的改善。进行仿真验证,结果表明该方法能有效改善LMD的端点效应问题。采用改进的LMD方法分解信号得到瞬时幅值函数,由此可以获得信号的瞬时能量分布,将其作为样本熵输入获得IED-Samp En,通过试验研究并与PF-Samp En进行对比,结果表明IED-Samp En能够合理地、有效地反应齿轮的故障状态,作为齿轮振动信号的特征矢量具有典型性,可以作为一种有效的故障特征。
【作者单位】： 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(51575472,51105323) 河北省自然科学基金(E2015203356)资助项目
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0前言1随着现代工业和科学技术的发展,旋转机械得到广泛应用,齿轮传动是旋转机械设备中常见的传动方式,故对齿轮进行故障诊断具有重要意义[1-2]。齿轮故障诊断的关键是从齿轮振动信号中提取故障特征,发生故障的齿轮在啮合时会引起幅值和相位的变化,从而导致振动信号的能量会发

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本文编号：1266885