【摘 要】
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为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解.对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量.将特征向量输入到概率神经网络系统中进行诊断,且与基于局域均值分解的样本熵特征提取方法的诊断结果进行对比.结果表明:利用CEEMDAN样本熵提取的特征值能更精准地反映系统的故障特性,故障诊断的正确率高.
【机 构】
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中北大学机械工程学院,山西太原030051;中北大学机械工程学院,山西太原030051;先进制造技术山西省重点实验室,山西太原030051
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为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解.对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量.将特征向量输入到概率神经网络系统中进行诊断,且与基于局域均值分解的样本熵特征提取方法的诊断结果进行对比.结果表明:利用CEEMDAN样本熵提取的特征值能更精准地反映系统的故障特性,故障诊断的正确率高.
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