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行星齿轮箱结构复杂,当发生故障时其振动信号呈非线性非平稳特点且故障信号微弱,为了能够准确提取行星齿轮磨损故障信息的特征,提出局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)结合S变换(LMD?S)的信号处理方法,且转化为时频分布图像,应用时频图像纹理特征进行行星齿轮故障诊断。首先,把振动信号经由LMD?S变换处理后利用相关分析方法滤除干扰且转化为时频分布图像;其次,利用非均匀局部二值模式(local binary patterns,简称LBP)提取不同工况下采集数据的图像纹理特征;最后,采用极限学习机识别出3种故障类型,故障识别准确率达到90%,证明了此方法的有效性。 相似文献
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转子系统作为大型机械的核心部件工作环境十分复杂,故障种类多样且其振动信号包含大量噪声,所以特征向量难以有效提取。为此,利用匹配追踪分解对信号进行降噪,然后提取信号的奇异谱熵和功率谱熵作为故障特征,并提出复合熵矩的概念,最终利用复合熵差矩的均值和方差实现对转子故障的诊断和识别。在试验台上模拟并采集四种转子常见的有效故障信号,并以不平衡故障作为目标故障为例进行验证,根据均值和方差最小实现准确诊断,实验结果证明该方法的有效性和实用性。 相似文献
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