基于自适应非趋势波动分析的齿轮振动信号特征提取

• 作者: 吴永恒 肖涵
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 非趋势波动分析 标度指数 长程相关性 聚类 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TH133
• 字数: 2447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2015.09.028

摘要

非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量，该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图，将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性，提出滑动加窗算法，实现标度指数的自适应提取，并结合神经网络算法进行故障分类。设计单级齿轮减速器的实验平台，并采集齿轮的径向振动信号进行自适应非趋势波动分析，研究表明，该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖涵	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	64	280	10.0	13.0
2	吴永恒	武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0