全矢 LMD 能量熵在齿轮故障特征提取中的应用

• 作者: 欧阳贺龙 王洪明 董辛旻 郝伟 郝旺身 韩捷
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 齿轮 非线性 LMD 能量熵 全矢 故障特征
• 年，卷（期）: 2015,（16）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 2160-2164
• 页数: 5页
• 分类号: TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004132X.2015.16.006

摘要

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。

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		196	1599	19.0	30.0
2	董辛旻		69	393	11.0	16.0
3	郝伟		61	651	16.0	23.0
4	郝旺身		32	203	8.0	12.0
5	王洪明		6	36	4.0	6.0
6	欧阳贺龙		5	36	4.0	5.0