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基于多特征融合的行星齿轮箱点蚀故障诊断研究OACSTPCD

中文摘要

为了识别行星齿轮箱的齿面点蚀故障,通过刚柔耦合仿真获得健康和3种不同点蚀程度行星齿轮箱的箱体振动信号。对获得的4种状态的箱体振动信号进行变分模态分解后,计算每个本征模态函数分量的能量值、峭度因子和信息熵,基于能量值、峭度因子和信息熵多特征融合构建高维特征向量,采用支持向量机分类器对4种状态的行星齿轮箱进行识别。结果表明,基于变分模态分解的本征模态函数分量的能量值、峭度因子和信息熵构建的15维特征向量,采用支持向量机分类器能够准确识别健康和3种不同点蚀程度齿轮的类型。

范志锋;华鉴波

武昌工学院智能制造学院,湖北武汉430065武昌工学院智能制造学院,湖北武汉430065

机械制造

行星齿轮箱点蚀变分模态分解多特征融合故障诊断

《机械与电子》 2022 (9)

P.46-50,5

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