發(fā)布時(shí)間：2021-04-29 11:29

　　針對行星齒輪箱振動(dòng)信號故障特征提取困難的問題,提出一種基于變分模態(tài)分解的行星齒輪箱故障特征提取方法。首先利用變分模態(tài)分解（VMD）算法對樣本信號進(jìn)行分解,得到若干本征模態(tài)函數(shù)（imf）。然后,計(jì)算各分量與樣本信號之間的相關(guān)系數(shù)和歐氏距離,篩選出表征樣本信號特征的有效分量,并計(jì)算其Teager能量算子,將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)。最后,針對多尺度模糊熵對信號局部差異不夠敏感,提取重構(gòu)信號的多尺度模糊熵和多尺度能量作為基本參數(shù),進(jìn)行參數(shù)融合構(gòu)成新指標(biāo)。將其應(yīng)用于行星齒輪箱太陽輪和行星軸承故障分析,結(jié)果表明:新方法既可以區(qū)分行星齒輪箱太陽輪不同故障類型,又能有效識別行星軸承不同位置故障。另外,與現(xiàn)有方法對比,新方法區(qū)分效果更好。 

【文章來源】：噪聲與振動(dòng)控制. 2020,40(03)CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 新特征提取方法
    1.1 基本思路
    1.2 特征提取步驟
    1.3 特征指標(biāo)評估
2 新特征提取方法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.1 DDS實(shí)驗(yàn)臺及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.2 故障特征提取
        (1)太陽輪不同故障類型區(qū)分
        2）行星軸承不同位置故障區(qū)分
3 不同方法對比驗(yàn)證
    3.1 不同特征指標(biāo)對比
    3.2 不同方法診斷效果對比
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于參數(shù)自適應(yīng)變分模態(tài)分解的行星齒輪箱故障診斷[J]. 孫燦飛,王友仁,沈勇,陳偉.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2018(11)
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[6]基于VMD與多特征融合的齒輪故障診斷方法[J]. 王建國,陳帥,張超.  機(jī)械傳動(dòng). 2017(03)
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[8]多參數(shù)與多測點(diǎn)信息融合的行星輪故障診斷[J]. 徐玉秀,趙曉清,楊文平,郭威.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(08)



本文編號：3167445