基于改进LMD和IED-SampEn的齿轮故障特征提取方法

• 作者: 孟宗 王亚超 胡猛
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进局部均值分解 瞬时能量分布 样本熵 齿轮 故障特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 机械学 -- 机械动力学
• 页码范围: 169-176
• 页数: 8页
• 分类号: TN911
• 字数: 4902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2016.05.169

摘要

提出基于改进的局部均值分解(Local mean decomposition, LMD)和瞬时能量分布(Instantaneous energy distribution, IED)-样本熵(Sample entropy, SampEn)的齿轮故障特征提取方法。针对LMD存在的端点效应问题，提出最大相似系数法改进的LMD方法，该方法通过在信号内部寻找与两端指定波段相似系数最大的波段，来实现端点效应的改善。进行仿真验证，结果表明该方法能有效改善LMD的端点效应问题。采用改进的LMD方法分解信号得到瞬时幅值函数，由此可以获得信号的瞬时能量分布，将其作为样本熵输入获得IED-SampEn，通过试验研究并与PF-SampEn进行对比，结果表明IED-SampEn能够合理地、有效地反应齿轮的故障状态，作为齿轮振动信号的特征矢量具有典型性，可以作为一种有效的故障特征。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟宗	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	71	591	13.0	21.0
5	王亚超	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	10	102	6.0	10.0
6	胡猛	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	3	80	3.0	3.0