基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf

基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf

ID:52972481

大小:980.30 KB

页数:5页

时间:2020-04-05

基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf_第1页
基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf_第2页
基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf_第3页
基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf_第4页
基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf_第5页
资源描述:

《基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、机械设计与制造第11期MachineryDesign&Manufacture2015年11月基于小波相关一包络排列熵的齿轮故障特征提取杨晋溥,崔超,冯辅周,江鹏程(装甲兵工程学院机械工程系,北京100072)摘要:振动信号是齿轮箱故障特征信息的有效载体,对振动信号的分析可实现不停机操作下的齿轮箱故障诊断。但振动信号易受噪声干扰,特别在复杂设备中,众多运动部件同时产生振动激励,使得实际获取信号的信噪比较低。针对传统方法存在的问题,将小波相关降噪和包络谱分析技术相结合,并利用排列熵对微弱信号变化敏感的特点,提出了基于小波相关一包络排

2、列熵的齿轮故障特征提取方法,实现了齿轮箱不同状态下故障特征的提取。通过仿真信号和诊断实例分析结果表明,该方法比传统的信号分析方法更有效地凸显齿轮的故障特征。关键词:齿轮;故障诊断;小波相关;包络分析;排列熵中图分类号:TH16;TB52+6;TH165+文献标识码:A文章编号:1001—3997(2015)11-0268—05FeatureExtractionfrOmGearboxVibratonSignalBasedonWaveletC0rrelatiOn—EnVeIOpePermutatiOnEntropyYANGJin-p

3、u,CUIChao,FENGFu-zhou,JIANGPeng-cheng(DepartmentofMechanicalEngineering,AcademyofArmoredForceEngineering,Beijing100072,China)Abstract:Vibrations~gnalCt71Zreflectthefanltfeatureofgearboxefectively,andanalyzingofvibrationscandiagnosethegearboxwithoutstoppingtheequipmen

4、t.Butthevibrationsignalissusceptibletonoise,especiallyincomplexequipment,somanymovingpartsproduceexcitationthatthesignal-to-noiseratioislow.Becausepermutationentropyissenshivetoweaksig.~change.Soanewmethodbasedonwaveletcorrelation-envelopepermutationentropyisproposed

5、takingadvantageofthepermutationentropy,whichalsocombinesadvantagesofwaveletcorelationfilteringandenvelopeamplitudespectrum,completingtheextractionofgearboxfaultfeaturesunderdiferentcondhions.Theresultsofthesimulations~gnalandthediagnosisexampleanalysisshowthatthemeth

6、odisbetterthanthetraditionalsignalanalysismethodsandcanreflectfaultfeaturesofgearboxefectiveKeyWords:Gear;FaultDiagnosis;WaveletCorrelation;EnvelopeAnalysis;PermutationEntropy1引言域研究中一种较新的算法罔。它具有计算简单、实时『生高、抗噪能力强等特点,可以较好地检测出复杂系统的动力学突变,但排列熵算法振动噪声信号是机械故障的一种表征信号,齿轮箱中各种部对噪

7、声信号以及突变信号较为敏感,信号中若含有大量的噪声信号,件在工作时均会产生振动,发生故障时,振动噪声的能量分布会发有用的特征信皇就A淹没在噪声里,使检测效果的降低,因此,使用生改变,对其进行处理与分析便可以实现机械运行过程中的故障诊排列熵算法时首先要对采集到的振动信号进行有效地降噪处理。斤【I】。目前,工业上常用的噪声信号处理方法主要有傅里叶变换,短时傅里叶变换日,奇异值分析日,幅频特性分析,同周期时域平均分2小波相关滤波法析目等。但传统的分析方法其本质上都是线性分析方法,难以有效处小波相关滤波的基本原理是:小波分解后将相邻分解

8、层的理非线性特征信号;而基于混沌、分形等非线性理论的信号分析方小波系数直接相乘,那么在信号中有突变的地方得到加强,而杂法,往往算法复杂、运算量大,目对采样点数有较高要求,不适于异常乱无章的噪声信号会被削弱,利用处理后的信号可以分辨出重要状态的快速诊断【]1。若需

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。