基于LMD和样本熵的齿轮故障特征提取方法研究

• 作者: 欧阳贺龙 王洪明 董辛旻 郝伟 郝旺身 韩捷
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性 LMD 样本熵 故障特征 齿轮
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TH133
• 字数: 2967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.010

摘要

针对齿轮故障信号的非线性、非平稳特征,采用局部均值分解(LMD)结合样本熵的方法提取故障特征.采用滑动平均法构造均值函数与包络函数,将原始信号分解得到一系列的PF分量,通过剔出无意义的PF分量,筛选出反映真实状态信息的分量,然后计算筛选出的PF分量的样本熵.不同故障信号的PF分量的样本熵的大小不一,规律可寻,据此可以将样本熵的值作为元素构造故障特征向量.通过实验模拟齿轮正常、齿根裂纹、断齿和缺齿这4种状态,比较LMD-近似熵与LMD-样本熵的分类效果,实验模拟表明:LMD-样本熵比LMD-近似熵有更好的区分效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩捷	郑州大学机械工程学院	196	1599	19.0	30.0
2	董辛旻	郑州大学机械工程学院	69	393	11.0	16.0
3	郝伟	郑州大学机械工程学院	61	651	16.0	23.0
4	郝旺身	郑州大学机械工程学院	32	203	8.0	12.0
5	王洪明	郑州大学机械工程学院	6	36	4.0	6.0
6	欧阳贺龙	郑州大学机械工程学院	5	36	4.0	5.0