基于ISGMD和MED的齿轮箱早期故障特征提取

董书洲; 秦训鹏; 杨世明

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基于ISGMD和MED的齿轮箱早期故障特征提取

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摘要

针对在强噪声背景下难以识别齿轮箱早期故障以及复合故障的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved symplectic geometry mode decomposition,ISGMD)和最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)相结合的故障特征提取方法。首先,将信号经最小熵解卷积预处理,突出信号中的故障冲击成分;然后,将故障增强信号通过改进辛几何模态分解自适应地分解为若干辛几何分量,并依据峭度最大准则选取峭度值最大的敏感辛几何分量;最后,对选定的敏感辛几何分量进行包络分析,从而有效地提取出齿轮箱的故障特征。通过实验,验证了该方法的有效性。

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来源
《机械传动》 |2022年第3期|154-162|共9页
作者
董书洲; 秦训鹏; 杨世明;
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作者单位

武汉理工大学汽车工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
齿轮箱; 辛几何模态分解; 最小熵解卷积; 早期故障; 特征提取;

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