基于变分模态分解和符号熵的齿轮故障诊断方法

论文摘要

为提高齿轮的故障诊断效果,提出了基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和符号熵(Symbol Entropy, SE)的齿轮故障诊断方法。首先,利用VMD对齿轮故障振动信号进行分解,得到若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后,计算IMF分量的符号熵,并将IMF符号熵组成齿轮故障特征向量;最后,将特征向量输入SVM进行故障诊断。齿轮故障诊断实测结果验证了该方法的有效性和优势。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李梅红,连威

关键词: 变分模态分解,符号熵,支持向量机,故障诊断,齿轮

来源: 机械传动 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺,机械工业

单位: 天津工业职业学院机械工程系,重庆大学机械工程学院

分类号: TH132.41;TG17

DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.03.032

页码: 161-165

总页数: 5

文件大小: 2573K

下载量: 206

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