基于VPMCD和EMD的齿轮故障诊断方法

• 作者: 杨宇 程军圣 马兴伟
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: VPMCD 样本熵 齿轮 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TH113
• 字数: 3481字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于VPMCD(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,简称VPMCD)和EMD(Empirical mode decomposition,简称EMD)的齿轮故障诊断方法,并将它应用于齿轮稳态信号的分析.VPMCD方法是一种新的模式识别方法,特别适合于非线性分类问题,它充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型,从而进行模式识别.在基于VPMCD和EMD的齿轮故障诊断方法中,首先采用EMD方法将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,然后提取各个分量的样本熵并将其作为特征值,最后采用VPMCD分类器进行故障识别和分类.结果表明该方法能够有效地突出齿轮故障振动信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	170	5200	44.0	68.0
2	程军圣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	210	5603	44.0	69.0
3	马兴伟	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	4	14	2.0	3.0