本文關(guān)鍵詞：基于全矢排列熵的齒輪故障特征提取方法研究

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【摘要】：針對齒輪的故障振動信號的非平穩(wěn)、非線性特征,采用非線性信號分析方法排列熵算法計算振動信號的排列熵大小來反映信號的復雜度。單通道的信息源難以反映出設備的真實運行狀態(tài),采用同源信息融合技術(shù)對雙通道振動信號進行同源信息融合,計算融合后的信號的排列熵,進而提出了一種基于全矢排列熵(FVPE)的齒輪故障特征提取方法,通過實驗模擬齒根裂紋、斷齒和缺齒這三種故障狀態(tài),實驗結(jié)果表明本方法有效地解決了單一通道信息源不完善造成的誤診難題,并可以很好地區(qū)分三種故障。
【作者單位】： 鄭州大學振動工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 非線性 排列熵 全矢排列熵 故障特征 齒輪
【基金】：國家自然科學基金(51405453) 河南省教育廳自然科學研究項目(2011B460012),河南省教育廳科學技術(shù)研究重點項目(13A460673)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 旋轉(zhuǎn)機械設備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷學中,齒輪的狀態(tài)因其重要性一直是一個監(jiān)測重點。非線性、非平穩(wěn)信號的處理近些年得到廣泛研究,工程中采集的齒輪振動信號一般均呈現(xiàn)非線性,主要由兩個原因?qū)е?一是齒輪在發(fā)生故障時其結(jié)構(gòu)改變;二是振動信號在齒輪箱中傳播的過程中產(chǎn)生了衰

【相似文獻】

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本文編號：977499