期刊文献+
共找到213篇文章
< 1 2 11 >
每页显示 20 50 100
基于数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法 被引量:75
1
作者 章立军 杨德斌 +1 位作者 徐金梧 陈志新 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期71-75,共5页
针对齿轮故障特征的提取问题,提出一种根据信号形态特征对齿轮故障信号进行形态滤波的新方法。形态滤波是一种新的非线性滤波方式,可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及信号的形状特征。对Lorenz信号进行不同结构元素的数学形态滤波处理... 针对齿轮故障特征的提取问题,提出一种根据信号形态特征对齿轮故障信号进行形态滤波的新方法。形态滤波是一种新的非线性滤波方式,可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及信号的形状特征。对Lorenz信号进行不同结构元素的数学形态滤波处理,证实形态滤波对抑制信号噪声、保留信号非线性特征方面的作用。采用长度为齿轮冲击周期长度的0.6-0.8倍的扁平结构元素,对齿轮断齿故障振动信号进行形态闭运算处理,并对滤波后的信号进行频谱分析。结果表明,利用形态滤波可以从齿轮断齿信号中成功提取隐含在噪声中的冲击故障特征。 展开更多
关键词 形态滤波器 结构元素 齿轮 特征提取
下载PDF
基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别的齿轮智能故障诊断 被引量:54
2
作者 时培明 梁凯 +1 位作者 赵娜 安淑君 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1056-1061,1068,共7页
针对齿轮故障诊断问题,利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理... 针对齿轮故障诊断问题,利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理统计方法提取的时域特征相结合组成联合特征向量,然后利用粒子群支持向量机对联合特征向量进行故障诊断。该模型在对多级齿轮传动系统试验台的故障诊断中实现了中速轴大齿轮不同故障类型的可靠识别,获得了满意的诊断结果。应用结果也验证了基于深度学习自适应提取频谱特征的有效性。 展开更多
关键词 齿轮故障 深度学习 特征提取 支持向量机 智能诊断
下载PDF
深度置信网络在齿轮故障诊断中的应用 被引量:30
3
作者 陈保家 刘浩涛 +3 位作者 徐超 陈法法 肖文荣 赵春华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期205-211,共7页
针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力... 针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力对故障信号进行故障判别。诊断实例表明,若不对齿轮振动的原始时域信号进行特征提取,直接利用DBNs对其进行诊断时,故障识别正确率只能达到60%左右;如果对时域信号进行简单的傅里叶变换后,再利用DBNs对处理后的振动信号频谱进行诊断分析,正确率能达到99.7%,从而证明了所提故障诊断方法的简易性和有效性。 展开更多
关键词 齿轮传动 特征提取 深度置信网络 故障诊断
下载PDF
基于特征的齿轮泵困油及卸荷面积计算 被引量:27
4
作者 李玉龙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期106-109,共4页
根据齿轮传动的啮合原理和UG软件所提供的规律曲线,首先建立了形成困油区截面的封闭曲线及对应的“面”特征;接着运用“相交”的特征操作,创建出卸荷口截面的“面”特征;最后利用UG特征的面积属性,将提取出的这2类面积的变化值,传递给... 根据齿轮传动的啮合原理和UG软件所提供的规律曲线,首先建立了形成困油区截面的封闭曲线及对应的“面”特征;接着运用“相交”的特征操作,创建出卸荷口截面的“面”特征;最后利用UG特征的面积属性,将提取出的这2类面积的变化值,传递给外啮合齿轮泵困油仿真的二次开发主程序,该过程是全自动的和参数化的,所得结果经实例验证是正确而可靠的。 展开更多
关键词 齿轮泵 困油 面积 属性 特征
下载PDF
基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法 被引量:25
5
作者 周小龙 徐鑫莉 +3 位作者 王尧 刘薇娜 姜振海 马风雷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期265-274,289,共11页
针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方... 针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方法。采用VMD方法将齿轮振动信号分解成一系列不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),对VMD分解过程中影响其精度的主要参数选择方法进行了探究,提出相关参数的选取依据。结合能量熵增量-频域互相关系数准则以剔除分解出的高频噪声和虚假干扰成分;采用MODWPT方法对包含高频噪声的IMF分量进行去噪,以进一步提升信号的去噪效果和性能指标;最后将去噪后高频IMF分量同表征信号自身特征的敏感模态分量重构为去噪信号。通过仿真信号和齿轮断齿故障信号的分析,证明了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 最大重叠离散小波包变换 去噪 齿轮 特征提取
下载PDF
齿轮系统振动响应信号调制边频带产生机理 被引量:23
6
作者 李永焯 丁康 +1 位作者 何国林 林慧斌 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期105-112,共8页
齿轮传动系统的振动频率成分复杂多变,许多频率成分难于进行力学解释。建立定轴齿轮系统啮合点处的单自由度动力学模型,并将模型激励划分为线性激励和非线性激励,分别推导正常状态和平稳型故障下的频率响应特性及诱导因素。正常状态下,... 齿轮传动系统的振动频率成分复杂多变,许多频率成分难于进行力学解释。建立定轴齿轮系统啮合点处的单自由度动力学模型,并将模型激励划分为线性激励和非线性激励,分别推导正常状态和平稳型故障下的频率响应特性及诱导因素。正常状态下,齿轮振动响应频率成分为啮合频率及其倍频,由齿轮受载后产生的静弹性变形位移和啮合动刚度共同诱发,并由非线性反馈进一步形成更高阶啮合频率成分。平稳型故障下,响应频率成分除正常运行特有的频率成分外,还包括:故障齿轮转频及其倍频,由平稳型位移误差函数与系统参数作用产生的惯性激励力、阻尼激励力和弹性激励力共同诱发;啮合频率及其倍频两侧间隔为转频的调制边频带,是由位移误差函数与啮合动刚度产生的弹性激励力引起的,并经非线性反馈进一步形成更高阶啮合频率及调制边带。有限元仿真和试验均有效地验证了推导和分析的振动响应频率特征规律。 展开更多
关键词 齿轮系统 频率特征 调制边频带 正常啮合 平稳型故障
原文传递
应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征 被引量:21
7
作者 夏均忠 刘远宏 +2 位作者 李树珉 冷永刚 苏涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期63-66,共4页
变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集... 变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。 展开更多
关键词 变速器 齿轮 特征提取 希尔伯特变换 复调制细化谱分析
下载PDF
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用 被引量:19
8
作者 沈路 周晓军 +1 位作者 刘莉 杨富春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期217-221,共5页
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理... 针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合于齿轮故障的在线监测与诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮 特征提取 形态小波 软阈值降噪
下载PDF
最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的齿轮微弱故障特征提取 被引量:18
9
作者 唐贵基 王晓龙 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期478-486,共9页
针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷... 针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一步稀疏编码收缩降噪处理,并通过分析降噪信号的包络谱来识别故障特征频率成分。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮 微弱特征 粒子群优化 最大相关峭度解卷积
下载PDF
形态解调在齿轮故障特征提取中的应用 被引量:17
10
作者 沈路 周晓军 +1 位作者 张文斌 张志刚 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1514-1518,共5页
针对齿轮故障信号往往由于冲击的存在而产生调制现象的问题,提出采用形态学解调的方法提取齿轮故障特征.在分析不同形态学运算对信号处理结果影响的基础上,结合形态闭运算提取信号正脉冲的特点,采用闭运算对齿轮故障信号进行形态解调以... 针对齿轮故障信号往往由于冲击的存在而产生调制现象的问题,提出采用形态学解调的方法提取齿轮故障特征.在分析不同形态学运算对信号处理结果影响的基础上,结合形态闭运算提取信号正脉冲的特点,采用闭运算对齿轮故障信号进行形态解调以提取故障特征.分析并比较不同长度扁平形结构元素对仿真与实际故障齿轮信号的解调效果,说明当采用长度为0.19~0.21倍的齿轮冲击周期的扁平形结构元素进行形态解调以提取故障特征时,可取得较好的效果.仿真与实例证明,形态解调方法不仅克服了包络解调需选择滤波参数的缺点,而且能够更有效地提取齿轮故障特征. 展开更多
关键词 形态解调 结构元素 齿轮 特征提取
下载PDF
用形态梯度法与非负矩阵分解的齿轮故障诊断 被引量:13
11
作者 李兵 高敏 +1 位作者 张旭光 贾春宁 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期295-300,398,共6页
振动信号处理与特征参数提取是实现齿轮智能故障诊断的关键。提出采用形态梯度算法对齿轮振动信号进行处理,既可以抑制噪声又可充分突出故障信号的冲击特征,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中反映齿轮工作状态的有用分量;在此基... 振动信号处理与特征参数提取是实现齿轮智能故障诊断的关键。提出采用形态梯度算法对齿轮振动信号进行处理,既可以抑制噪声又可充分突出故障信号的冲击特征,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中反映齿轮工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于齿轮故障诊断的特征参量。结果表明,与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,笔者提出的方法能够具有更高的分类精度,为准确判断齿轮工作状态提供了一种行之有效的新方法。 展开更多
关键词 齿轮 故障诊断 特征提取 形态梯度 非负矩阵分解
下载PDF
行星齿轮断齿故障动力学仿真与故障提取 被引量:13
12
作者 陈裴 荆建平 《噪声与振动控制》 CSCD 2014年第5期182-186,共5页
行星齿轮在运动中部件会弹性变形,为此,在刚体动力学模型中引入柔性体的方法,基于ADAMS多体动力学仿真软件,对某船用行星齿轮进行刚柔耦合仿真。在太阳轮出现断齿时将太阳轮和行星架设置为柔性体,重点考虑运动仿真中这两个部件的变形。... 行星齿轮在运动中部件会弹性变形,为此,在刚体动力学模型中引入柔性体的方法,基于ADAMS多体动力学仿真软件,对某船用行星齿轮进行刚柔耦合仿真。在太阳轮出现断齿时将太阳轮和行星架设置为柔性体,重点考虑运动仿真中这两个部件的变形。将发生故障后的动力学响应与正常状态进行对比,比较故障后柔性部件和刚性部件加速度频谱信号的異同,分析断齿故障特征和对应的故障频率。 展开更多
关键词 振动与波 行星齿轮 动力学仿真 刚柔耦合 故障特征 故障机理
下载PDF
基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取 被引量:13
13
作者 陶顺兴 周晓军 张志刚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2010年第5期642-645,650,共5页
针对大型机械测取的振动信号信噪比低,故障特征不明显,故障定位难度大,提出了基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取方法。该方法利用了复Morlet小波的幅值、相位组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性和小波系数相关降噪特性... 针对大型机械测取的振动信号信噪比低,故障特征不明显,故障定位难度大,提出了基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取方法。该方法利用了复Morlet小波的幅值、相位组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性和小波系数相关降噪特性,对被测信号进行复Morlet小波变换,再分别将小波系数的实部和虚部进行自相关处理,并将相关后系数的幅值和相位进行组合。该方法在对齿轮传动弱故障信号特征提取的试验结果表明,该方法与直接的复Morlet小波变换相比,能够有效去除噪声,更好地突出故障特征,对故障特征点进行更精确地定位。 展开更多
关键词 齿轮 复Morlet小波 系数相关 特征提取
下载PDF
基于S变换谱核密度估计的齿轮故障诊断 被引量:12
14
作者 郭远晶 魏燕定 +1 位作者 金晓航 杨友东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1432-1439,共8页
针对齿轮在故障损伤状态下的振动信号,提出一种基于S变换谱二维核密度估计的冲击特征提取方法,以实现齿轮的故障诊断。该方法首先对包含冲击特征的振动信号进行S变换;然后将S变换谱乘以一个系数后圆整,得到一个整数矩阵;最后以S变换谱... 针对齿轮在故障损伤状态下的振动信号,提出一种基于S变换谱二维核密度估计的冲击特征提取方法,以实现齿轮的故障诊断。该方法首先对包含冲击特征的振动信号进行S变换;然后将S变换谱乘以一个系数后圆整,得到一个整数矩阵;最后以S变换谱的时间和频率构成一个二维随机变量,以整数矩阵中的元素值作为二维随机变量各个采样样本的个数,对二维随机变量进行核密度估计,并最终得到一个二维核密度函数。该核密度函数相当于由S变换谱经过一次平滑去噪的过程获得,其中的噪声得到了有效的抑制,而冲击特征则得到了加强与突显。仿真振动信号和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,该方法能够有效地强化并提取出振动信号中周期性的冲击特征,从而实现齿轮箱相关故障的诊断。 展开更多
关键词 齿轮 故障诊断 S变换 二维核密度估计 冲击特征
下载PDF
基于多重分形的齿轮故障特征提取方法 被引量:10
15
作者 于功志 关德林 +1 位作者 段树林 李国宾 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期111-114,共4页
为提取齿轮的故障特征,提出利用多重分形谱参数来表征齿轮振动信号特征的方法.运用多重分形理论对实测的齿轮振动信号进行分析,计算了振动信号的多重分形谱参数,并对齿轮振动信号多重分形谱参数的变化规律进行了研究.结果表明:齿轮工作... 为提取齿轮的故障特征,提出利用多重分形谱参数来表征齿轮振动信号特征的方法.运用多重分形理论对实测的齿轮振动信号进行分析,计算了振动信号的多重分形谱参数,并对齿轮振动信号多重分形谱参数的变化规律进行了研究.结果表明:齿轮工作状态不同,振动信号的多重分形谱参数Δα、Δf及fmax发生明显变化.当齿轮出现断齿故障时,Δα、Δf和fmax均显著增大.多重分形谱参数可定量刻画振动信号的特征,成功识别齿轮断齿故障. 展开更多
关键词 多重兮形谱参数 齿轮 振动信号 特征提取
原文传递
利用遗传编程提取齿轮多重故障分类特征 被引量:9
16
作者 轩建平 史铁林 +1 位作者 廖广兰 来五星 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期70-74,共5页
特征提取是齿轮多重状态或故障分类中一个很重要的问题。为解决该问题,提出了利用频域特征和遗传编程对齿轮箱盖多类状态振动信号进行特征提取的方法。为了使诊断结果更好地可视化,利用遗传编程结果的固有随机性,提取两个新特征指标。... 特征提取是齿轮多重状态或故障分类中一个很重要的问题。为解决该问题,提出了利用频域特征和遗传编程对齿轮箱盖多类状态振动信号进行特征提取的方法。为了使诊断结果更好地可视化,利用遗传编程结果的固有随机性,提取两个新特征指标。结果表明,该方法对振动数据进行了准确的多重故障分类,也可以应用到其它机械故障诊断或分类中。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮 遗传编程 特征提取 分类指标
下载PDF
基于PSO-VMD的齿轮特征参数提取方法研究 被引量:11
17
作者 蒋丽英 卢晓东 +2 位作者 王景霖 崔建国 于明月 《制造技术与机床》 北大核心 2017年第11期65-71,共7页
针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)中分解模态个数需要凭经验去预先设置这一问题,提出一种基于幅值谱的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD参数进行优化的方法,并应用到齿轮故障特征参数提取中... 针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)中分解模态个数需要凭经验去预先设置这一问题,提出一种基于幅值谱的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD参数进行优化的方法,并应用到齿轮故障特征参数提取中。首先,根据齿轮振动信号的特点,选取了幅值谱作为PSO的适应度函数,利用基于幅值谱的PSO求取VMD参数中的模态分解个数K和惩罚因子α;其次,使用参数组合[K,α]优化后的VMD来分解采集的齿轮数据,可得K个模态分量;最后,将K个模态分量构造出的矩阵进行奇异值分解,可得K个奇异值并将其构成特征向量,用特征向量构造欧氏距离分类器来诊断测试数据。所提出的方法应用到QPZZ-II故障仿真平台。试验结果表明,所提出的方法可以有效地提出齿轮故障的特征,得到的诊断率最高。 展开更多
关键词 齿轮 特征提取 变分模态分解 幅值谱 粒子群优化算法 奇异值分解
下载PDF
基于时频融合的转速估计及轴承故障特征提取研究 被引量:10
18
作者 曹书峰 朱忠奎 +1 位作者 黄伟国 鞠华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第18期174-178,共5页
针对通过齿轮啮合频率与转速间存在的比例关系估计齿轮振动转速,提出基于齿轮啮合振动的时频融合分布估计转速新方法,将Wigner-Ville分布与小波尺度谱进行融合,对融合后的时频分布用峰值搜索法估计转速。与基于时频分布的转速估计方法相... 针对通过齿轮啮合频率与转速间存在的比例关系估计齿轮振动转速,提出基于齿轮啮合振动的时频融合分布估计转速新方法,将Wigner-Ville分布与小波尺度谱进行融合,对融合后的时频分布用峰值搜索法估计转速。与基于时频分布的转速估计方法相比,该方法的估计精度与对噪声的不敏感度更高。用该方法估计齿轮传动装置转速,并对轴承故障进行阶比分析以评估其效果表明,该方法能有效获得轴承故障阶比。 展开更多
关键词 转速估计 时频融合 齿轮 轴承 特征提取
下载PDF
基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取 被引量:10
19
作者 武超 孙虎儿 梁晓华 《机械传动》 CSCD 北大核心 2018年第3期164-168,共5页
复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究。首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信... 复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究。首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信号进行降噪,增强信号中的周期性冲击成分,然后进行Hilbert变换得到包络谱;通过分析其中明显的频率成分识别故障,实现微弱故障特征的提取。仿真信号和变速器故障诊断实例表明,该方法能有效实现齿轮微弱故障特征提取。 展开更多
关键词 齿轮 多点优化最小熵解卷积调整 微弱故障 特征提取
原文传递
全矢LMD能量熵在齿轮故障特征提取中的应用 被引量:9
20
作者 王洪明 郝旺身 +3 位作者 韩捷 董辛旻 郝伟 欧阳贺龙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第16期2160-2164,共5页
齿轮故障信号具有非线性、非平稳特征,齿轮发生故障时,信号的能量结构随之改变,在不同的频带内能量不同。传统方法采用局部均值分解(LMD)提取振动信号的能量熵,将能量熵指标作为故障评判标准进行故障分类,依靠单一传感器信息源进行故障... 齿轮故障信号具有非线性、非平稳特征,齿轮发生故障时,信号的能量结构随之改变,在不同的频带内能量不同。传统方法采用局部均值分解(LMD)提取振动信号的能量熵,将能量熵指标作为故障评判标准进行故障分类,依靠单一传感器信息源进行故障诊断,因而容易造成误诊、漏诊。全矢LMD能量熵法融合了双通道同源信息的回转能量,可降低故障误判率。通过实验模拟齿轮正常、齿根裂纹、断齿、缺齿等4种状态,验证了全矢LMD能量熵作为故障特征能达到很好的故障分类效果。 展开更多
关键词 齿轮 非线性 能量熵 全矢 故障特征
下载PDF
上一页 1 2 11 下一页 到第
使用帮助 返回顶部