文献类型：期刊文章

作　　者：张超[1,2] 陈建军[1] 郭迅[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学机电工程学院,陕西西安710071 [2]内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)项目(2006AA04Z402);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY11148)

年　　份：2012

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：932-939

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20122615165382)、INSPEC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。

关 键 词：总体平均经验模态分解  本征模函数  能量熵  支持向量机 故障诊断

分 类 号：TG17]