|
|||||
|
|
| 基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取 | |
| 作者单位： | ;1.装甲兵工程学院机械工程系 |
| 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—包络排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 |
Feature Extraction from Gearbox Vibration Signal Based on Wavelet Correlation-Envelope Permutation Entropy |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
