【摘 要】
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针对行星齿轮箱振动信号成分复杂、非平稳、非线性的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)能量熵和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。利用VMD算法对不同故障类型的齿轮振动
【机 构】
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太原理工大学机械与运载工程学院,煤矿综采装备山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51805352),山西省科技基础条件平台项目(201805D141008⁃1)
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针对行星齿轮箱振动信号成分复杂、非平稳、非线性的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)能量熵和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。利用VMD算法对不同故障类型的齿轮振动信号进行分解,提取经信号分解得到的各阶本征模态函数(IMF)的能量熵。基于不同故障类型的各IMF分量能量熵在分布上的各异性,将其集合作为故障识别的特征向量。利用不同故障类型的特征向量组成的训练集训练HMM,计算最大对数似然概率值,用于判断测试样本的故障类型。利用该方法对一定转速下行星轮的3种故障进行识别,结果表明:当载荷不同时,它对行
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