基于全矢排列熵的齿轮故障特征提取方法研究

发布时间：2017-10-05 15:15

  本文关键词：基于全矢排列熵的齿轮故障特征提取方法研究

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【摘要】：针对齿轮的故障振动信号的非平稳、非线性特征,采用非线性信号分析方法排列熵算法计算振动信号的排列熵大小来反映信号的复杂度。单通道的信息源难以反映出设备的真实运行状态,采用同源信息融合技术对双通道振动信号进行同源信息融合,计算融合后的信号的排列熵,进而提出了一种基于全矢排列熵(FVPE)的齿轮故障特征提取方法,通过实验模拟齿根裂纹、断齿和缺齿这三种故障状态,实验结果表明本方法有效地解决了单一通道信息源不完善造成的误诊难题,并可以很好地区分三种故障。
【作者单位】： 郑州大学振动工程研究所;
【关键词】： 非线性 排列熵 全矢排列熵 故障特征 齿轮
【基金】：国家自然科学基金(51405453) 河南省教育厅自然科学研究项目(2011B460012),河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A460673)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 旋转机械设备的状态监测与故障诊断学中,齿轮的状态因其重要性一直是一个监测重点。非线性、非平稳信号的处理近些年得到广泛研究,工程中采集的齿轮振动信号一般均呈现非线性,主要由两个原因导致,一是齿轮在发生故障时其结构改变;二是振动信号在齿轮箱中传播的过程中产生了衰

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本文编号：977499