【摘 要】
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为了解决齿轮振动信号非平稳、非线性等问题,本文提出了一种故障诊断方法——基于LMD排列熵的齿轮故障诊断。首先利用改进的LMD算法将三种状态(正常状态、点蚀故障和磨损故障
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为了解决齿轮振动信号非平稳、非线性等问题,本文提出了一种故障诊断方法——基于LMD排列熵的齿轮故障诊断。首先利用改进的LMD算法将三种状态(正常状态、点蚀故障和磨损故障)的振动信号进行分解,通过Hermite插值法代替传统LMD算法中滑动平均法构造均值和包络函数,以提高LMD的分解精度;然后计算经由改进的LMD算法分解得到的各PF分量的排列熵,并通过数据验证如何选取排列熵的最佳参数,得到分辨性能良好的特征向量;最后,运用支持向量机进行分类,诊断出齿轮的三种状态。为了证明改进的LMD算法具有良好的性能,与EMD排列熵与SVM的故障诊断方法相比,从诊断精度来看,本文所提出的方法具有一定的优越性及工程意义。
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