CEEMDAN-PE-TFPF降噪法在齿轮故障诊断中的应用

• 作者: 任家骏 白丽丽 韩振南
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: CEEMDAN 排列熵 时频峰值滤波 齿轮 降噪
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术
• 页码范围: 80-83,88
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TH132.41|TH17
• 字数: 3469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2020.01.021

摘要

针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法.由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡.首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号.通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息.最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩振南	太原理工大学机械工程学院	82	524	12.0	19.0
2	任家骏	太原理工大学机械工程学院	133	467	10.0	15.0
3	白丽丽	太原理工大学机械工程学院	3	2	1.0	1.0