基于LMD和主分量分析的齿轮损伤识别方法

摘要：

针对齿轮故障振动信号的非平稳特征,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)和主分量分析的齿轮损伤识别方法.首先,对齿轮振动信号进行局部均值分解,将其分解成为若干个PF分量(product function,简称PF)；然后,选取包含主要损伤信息的PF分量.从PF分量中提取能量和时域统计量等特征参数,组合成初始特征参数向量矩阵,并进一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析,得到齿轮振动信号的主特征分量,建立距离判别函数,从而对齿轮工作状态进行识别.实验数据分析结果表明,本方法能有效地识别齿轮损伤类型.

关键词：局部均值分解、齿轮、损伤识别、主分量分析、距离判据

所属期刊栏目：33

分类号：TH113.1

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075131,51175158;湖南省自然科学基金资助项目11jj2026;中央高校基本科研业务费专项基金;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题资助项目61075002

在线出版日期：2013-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：809-813