發(fā)布時(shí)間：2017-12-08 15:26

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)LMD和IED-SampEn的齒輪故障特征提取方法

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【摘要】：提出基于改進(jìn)的局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和瞬時(shí)能量分布(Instantaneous energy distribution,IED)-樣本熵(Sample entropy,Samp En)的齒輪故障特征提取方法。針對(duì)LMD存在的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題,提出最大相似系數(shù)法改進(jìn)的LMD方法,該方法通過(guò)在信號(hào)內(nèi)部尋找與兩端指定波段相似系數(shù)最大的波段,來(lái)實(shí)現(xiàn)端點(diǎn)效應(yīng)的改善。進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能有效改善LMD的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題。采用改進(jìn)的LMD方法分解信號(hào)得到瞬時(shí)幅值函數(shù),由此可以獲得信號(hào)的瞬時(shí)能量分布,將其作為樣本熵輸入獲得IED-Samp En,通過(guò)試驗(yàn)研究并與PF-Samp En進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明IED-Samp En能夠合理地、有效地反應(yīng)齒輪的故障狀態(tài),作為齒輪振動(dòng)信號(hào)的特征矢量具有典型性,可以作為一種有效的故障特征。
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;燕山大學(xué)國(guó)家冷軋板帶裝備及工藝工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51575472,51105323) 河北省自然科學(xué)基金(E2015203356)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 0前言1隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,旋轉(zhuǎn)機(jī)械得到廣泛應(yīng)用,齒輪傳動(dòng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中常見(jiàn)的傳動(dòng)方式,故對(duì)齒輪進(jìn)行故障診斷具有重要意義[1-2]。齒輪故障診斷的關(guān)鍵是從齒輪振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征,發(fā)生故障的齒輪在嚙合時(shí)會(huì)引起幅值和相位的變化,從而導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的能量會(huì)發(fā)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳岳東，屈梁生;回轉(zhuǎn)機(jī)械的故障特征提取與分類(lèi)[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);1994年S1期

2 高正明;何彬;趙娟;裴永泉;左廣霞;;常用故障特征提取方法[J];機(jī)床與液壓;2009年12期

3 李兆飛;柴毅;李華鋒;;多重分形的振動(dòng)信號(hào)故障特征提取方法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2013年01期

4 韓立靜;徐金梧;陽(yáng)建宏;黎敏;;基于灰度擊中擊不中變換的故障特征提取方法[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年07期

5 李輝,宋智勇,孫豐瑞;基于小波包-包絡(luò)分析的故障特征提取方法[J];振動(dòng)、測(cè)試與診斷;2003年04期

6 李學(xué)軍;廖傳軍;褚福磊;;適于聲發(fā)射信號(hào)故障特征提取的小波函數(shù)[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2008年03期

7 梅檢民;肖云魁;賈繼德;趙慧敏;陳祥龍;喬龍;;基于改進(jìn)階比的變速器微弱故障特征提取[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2012年03期

8 任立通;胡金海;謝壽生;王磊;苗卓廣;;基于隨機(jī)共振預(yù)處理的振動(dòng)故障特征提取研究[J];振動(dòng)與沖擊;2014年02期

9 陳長(zhǎng)征,羅躍綱,張省,虞和濟(jì);基于小波分析的機(jī)械故障特征提取研究[J];機(jī)械強(qiáng)度;2001年01期

10 郝志華;馬孝江;;高階非線性時(shí)頻表示在故障特征提取中的應(yīng)用[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2006年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 趙志宏;楊紹普;;一種基于ICA的機(jī)械故障特征提取方法[A];機(jī)械動(dòng)力學(xué)理論及其應(yīng)用[C];2011年

2 潘宏俠;黃晉英;毛鴻偉;劉振旺;;基于粒子群優(yōu)化的故障特征提取技術(shù)研究[A];第九屆全國(guó)振動(dòng)理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

3 朱啟兵;楊慧中;;基于卷積型小波包奇異值分解的齒輪故障特征提取[A];第二十七屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 程發(fā)斌;面向機(jī)械故障特征提取的混合時(shí)頻分析方法研究[D];重慶大學(xué);2007年

2 馮坤;基于內(nèi)積變換的機(jī)械故障特征提取原理與早期識(shí)別方法研究[D];北京化工大學(xué);2012年

3 趙玲;旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)故障特征提取中的分形方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

4 李加慶;基于聲全息的故障特征提取技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2008年

5 陳建國(guó);基于獨(dú)立分量分析的機(jī)械故障特征提取及分類(lèi)方法研究[D];大連理工大學(xué);2011年

6 李兆飛;振動(dòng)故障分形特征提取及診斷方法研究[D];重慶大學(xué);2013年

7 鞠萍華;旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障特征提取的時(shí)頻分析方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

8 趙志宏;基于振動(dòng)信號(hào)的機(jī)械故障特征提取與診斷研究[D];北京交通大學(xué);2012年

9 趙鵬;離心泵振動(dòng)故障診斷方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

10 毛永芳;機(jī)械測(cè)試中多分量信號(hào)特征提取方法的研究[D];重慶大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：1266885