文献类型：期刊文章

作　　者：李伟[1] 罗成[1]

LI Wei;LUO Cheng(School of Mechanical Engineering,Tongling University,Tongling 244000,Anhui,China)

机构地区：[1]铜陵学院机械工程学院,安徽铜陵244000

出　　处：《噪声与振动控制》

基　　金：安徽省大学生创新训练资助项目(201810383195)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：94-99

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先利用变分模态分解(VMD)算法对样本信号进行分解,得到若干本征模态函数(imf)。然后,计算各分量与样本信号之间的相关系数和欧氏距离,筛选出表征样本信号特征的有效分量,并计算其Teager能量算子,将计算结果进行重构。最后,针对多尺度模糊熵对信号局部差异不够敏感,提取重构信号的多尺度模糊熵和多尺度能量作为基本参数,进行参数融合构成新指标。将其应用于行星齿轮箱太阳轮和行星轴承故障分析,结果表明:新方法既可以区分行星齿轮箱太阳轮不同故障类型,又能有效识别行星轴承不同位置故障。另外,与现有方法对比,新方法区分效果更好。

关 键 词：故障诊断  变分模态分解  TEAGER能量算子 多尺度模糊熵  行星齿轮箱

分 类 号：O422.6]