基于LMD主分量分析的齿轮损伤识别方法

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1、振动、测试与诊断第３３卷第５期Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．５２０１３年１０月Ｏｃｔ．２０１３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｉｂｒａｔｉｏｎ，Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ基于犔犕犇和主分量分析的齿轮损伤识别方法杨斌，程军圣（湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙，４１００８２）摘要针对齿轮故障振动信号的非平稳特征，提出了基于局部均值分解（ｌｏｃａｌｍｅａｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，简称ＬＭＤ）和主分量分析的齿轮损伤识别方法。首先，对齿轮振动信号进行局部均值分解，将其分解成为若干个ＰＦ分量（ｐｒｏｄｕｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，简称ＰＦ）；然后，选取

2、包含主要损伤信息的ＰＦ分量。从ＰＦ分量中提取能量和时域统计量等特征参数，组合成初始特征参数向量矩阵，并进一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析，得到齿轮振动信号的主特征分量，建立距离判别函数，从而对齿轮工作状态进行识别。实验数据分析结果表明，本方法能有效地识别齿轮损伤类型。关键词局部均值分解；齿轮；损伤识别；主分量分析；距离判据中图分类号ＴＨ１１３．１重要。主分量分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，引言简称ＰＣＡ）是模式识别中的一种应用广泛的特征提取方法，该方法能有效地压缩样本空间维度，提取出齿轮在工业设备中起着关键的作用

3、，其运行状最主要的特征信息。最近，主分量分析方法逐渐在态对整个机组的正常运行至关重要。从传感器拾取设备状态检测中得到应用。例如，将ＰＣＡ方法应用［６］的振动信号中包含着丰富的齿轮损伤信息，因此在在传感器故障诊断中；利用ＰＣＡ方法对频响函数实际应用中，一般从振动信号中提取特征信息，用来数据进行压缩，将其作为神经网络的输入，用来对结［１］［７］判断齿轮的工作状况。常用的非平稳信号处理方构进行的损伤检测。笔者采用ＬＭＤ方法对齿轮［２］法有小波分解，但小波不具有自适应性。经验模振动信号进行分解，得到若干个ＰＦ分量；然后从包态分解（ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅ

4、ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，简称ＥＭＤ）含主要损伤信息的ＰＦ分量中提取时域统计量和能方法能有效地将非平稳信号自适应地分解为有限的量等特征参数，组合成初始特征参数向量矩阵，并进基本模式分量（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｆｕｎｃｔｉｏｎ，简称ＩＭＦ）一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析，得之和。但是，ＥＭＤ方法存在模态混淆、端点效应等到齿轮振动信号的主特征分量，建立距离判别函数，［３］问题。最近，一种名为局部均值分解方法（ｌｏｃａｌ从而对齿轮工作状态进行识别。实验数据分析结果ｍｅａｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，简称ＬＭＤ）的信号处理方法表明，该方法能

5、有效地识别齿轮损伤类型。被提出来，该方法能将非平稳信号分解为若干个具有瞬时物理意义的ＰＦ（ｐｒｏｄｕｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，简称ＰＦ）１局部均值分解方法分量之和。相对于ＥＭＤ方法，ＬＭＤ方法能有效地［４］抑制端点效应、减少迭代次数。一般来说，有许多局部均值分解方法是从原始信号中分离出纯调［５］特征信息可以用来判断设备的工作状态。但是过频信号和包络信号，将纯调频信号和包络信号相乘多的特征输入会增大计算量，而且由于存在与损伤便可以得到具有瞬时物理意义的ＰＦ分量，从而获特征不相关的富余特征信息，会影响损伤特征的识得原始信号的时频分布。对于任意信号狓（狋），

6、其［８］别精度。因此，从原始特征信息中提取最主要的特ＰＦ分量可以按照如下方法获得。征信息，从而有效地判断设备的工作状态，显得非常１）找出原始信号狓（狋）所有的局部极值点狀犻，计国家自然科学基金资助项目（５１０７５１３１，５１１７５１５８）；湖南省自然科学基金资助项目（１１ｊｊ２０２６）；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目；湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题资助项目（６１０７５００２）收稿日期：２０１１１０１２；修改稿收到日期：２０１２０４０５８１０振动、测试与诊断第３３卷算出所有相邻的局部极值点的平均值单分量的调幅调

7、频信号，其瞬时幅值就是包络信号狀犻＋狀犻＋１犪１（狋），其瞬时频率犳１（狋）则可由纯调频信号狊１狀（狋）求犿犻＝（１）２出，即将所有相邻的平均值点犿犻用直线连接，然后１ｄ［ａｒｃｃｏｓ（狊１狀（狋））］犳１（狋）＝（１０）用滑动平均法进行平滑处理，得到局部均值函数２πｄ狋犿１１（狋）。７）将第１个ＰＦ分量ＰＦ１（狋）从原始信号狓（狋）２）通过局部极值点狀犻求出包络估计值中分离出来，得到一个新的信号狌１（狋），将狌１（狋）作为原始数据重复以上步骤，循环犽次，直到狌（狋）为一狘狀犻－狀犻＋１狘犽犪犻＝（２）２个单调函数为止。将所有相邻两个包络估计值犪犻

8、用直线连接，然烄狌１（狋）＝狓（狋）－ＰＦ１（狋）后用滑动平均法进行平滑处理得到包络估计函数狌２（狋）＝狌１（狋）－ＰＦ２