【摘 要】
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针对齿轮实际工况复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)复合熵值法的故障诊断方法。首先,采用VMD方法对不同工况下
【机 构】
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北华大学机械工程学院,长春汽车工业高等专科学校汽车工程学院,长春工业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51505038),吉林省科技厅重点科技攻关项目(KYC-JC-XM-2017-042),吉林省教育厅“十三五”科学研究规划项目(JJKH20190639KJ)
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针对齿轮实际工况复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)复合熵值法的故障诊断方法。首先,采用VMD方法对不同工况下齿轮振动信号进行分解,并对分解过程中关键参数的选择进行了研究;其次,根据频域互相关系数准则筛选出可有效表征齿轮状态特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行信号重构,为反映齿轮信号在不同尺度上的时-频细节复杂度特征,计算重构信号的样本熵、奇异值熵、功率谱熵和能量熵,形成高
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