基于峭度与IMF能量融合特征和LS-SVM的齿轮故障诊断研究

发布时间：2017-08-04 19:18

  本文关键词：基于峭度与IMF能量融合特征和LS-SVM的齿轮故障诊断研究

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【摘要】：针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特征,组成融合特征向量;最后,将齿轮正常、齿根裂纹、断齿3种状态下的融合特征向量输入到LS-SVM,通过训练好的LS-SVM对齿轮状态进行分类识别。仿真实验结果表明:该方法能准确识别齿轮的工作状态,且与BP神经网络、SVM相比,有着更高的故障识别效率,可用于齿轮信号的故障诊断。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【关键词】： IMF分量 峭度和能量特征 最小二乘支持向量机 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(21366017) 内蒙古科技厅高新技术领域科技计划重大项目(20130302)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 1 2 3正常齿根裂纹断齿1.811 01.680 11.459 100.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0能量熵值图1齿轮不同状态下的能量熵值0引言齿轮是用来改变转速和传递动力的常用零件,在现代机械设备中有着广泛应用。由于齿轮本身工作环境比较恶劣,故极易受到损害,出现故障。齿轮故障信号由机械

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本文编号：621253