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基于變分模態(tài)分解與最小熵解卷積的齒輪故障診斷
DOI:
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作者:
作者單位:

部隊,海軍航空大學(xué),海軍航空大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家部委預研基金資助(9140A27020214JB1446)


Gear fault diagnosis based on variational mode decomposition andminimum entropy deconvolution approach
Author:
Affiliation:

PLA troops,HuLuDao LiaoNing,,Naval Aeronautical University,Yantai Shandong

Fund Project:

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    摘要:

    為了準確地進(jìn)行齒輪故障診斷,結合變分模態(tài)分解和最小熵解卷積,給出了一種新的故障診斷方法。首先,以包含嚙合頻率的分量的包絡(luò )峭度最大作為原則,確定變分模態(tài)分解的分量個(gè)數;然后,將齒輪振動(dòng)信號運用變分模態(tài)分解,得到多個(gè)分量;選取包含嚙合頻率的分量作為敏感分量;接著(zhù),應用最小熵解卷積,將敏感分量降噪;最后,應用包絡(luò )分析技術(shù)進(jìn)行故障診斷。通過(guò)齒輪斷齒故障振動(dòng)數據的分析,驗證了方法的有效性。

    Abstract:

    In order to diagnose the gear fault accurately, a mode based on variational mode decomposition (VMD)and minimum entropy deconvolution (MED) was proposed. Firstly, the number of intrinsic mode functions (IMFs)was set based on the kurtosis of the IMF included mesh frequency maxima principle. Secondly, the vibration signal of gear was decomposed into some IMFs by VMD, then the IMF included mesh frequency was selected as the sensitive component. Thirdly, the sensitive component was de-noised by MED. Finally, the fault was diagnosed by the envelope aptitude spectrum. The analysis of broken tooth of gear fault data shows that the method can realize the fault diagnosis effectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

陳克堅,崔偉成,朱良明.基于變分模態(tài)分解與最小熵解卷積的齒輪故障診斷計算機測量與控制[J].,2018,26(3):54-57.

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歷史
  • 收稿日期:2017-12-24
  • 最后修改日期:2018-01-24
  • 錄用日期:2018-01-25
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-29
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