云南省应用基础研究计划面上项目(2013FB062)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 基于顺序形态滤波与奇异熵的齿轮故障特征提取方法被引量：1
- 2013年
- 结合顺序形态滤波与奇异值分解,提出一种新的齿轮故障特征提取方法。首先引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理;然后定义了奇异熵并作为齿轮故障的特征值进行提取,包括齿轮正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿等四种工况的振动信号;最后依据不同的故障对应不同的奇异熵分布,对各种故障状态进行分类。齿轮故障识别的实例验证了该方法的可行性和有效性。
- 张文斌
- 关键词：降噪奇异值分解特征提取齿轮
- 一种有效的齿轮故障识别方法
- 2014年
- 针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法。首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵。最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。
- 张文斌
- 关键词：齿轮故障识别谐波小波包
