10.13272/j.issn.1671-251x.2014.02.012
一种有效的齿轮故障识别方法
针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法.首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理.然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵.最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型.试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断.
齿轮、故障识别、谐波小波包、样本熵、灰色关联度、顺序形态滤波
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TD67(矿山电工)
云南省应用基础研究面上项目2013FB062;云南省教育厅科学研究基金项目2012C197
2014-03-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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