基于DWT-LPP的行星变速箱故障信号特征增强方法

针对行星变速箱齿轮故障信号特征易被噪声湮没且不同齿轮故障信号较难区分的特点,提出了一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和局部保持映射(Local Preserving Projection,LPP)的行星变速箱故障信号特征增强方法。首先,利用DWT对信号进行多频段的重构扩充信号维度;然后,通过LPP对多维度信号进行降维,减弱噪声影响并增强信号的稳定性;最后,以排列熵(Permutation Entropy,PE)、样本熵(Sample Entropy,SE)和功率谱熵(Power Spectral Entropy,PSE) 3种信息熵表征信号特征。对台架试验采集不同故障状态的振动信号进行分析,结果表明:该方法对故障信号特征增强明显,依据3种信息熵值的三维坐标有效实现了行星变速箱齿轮故障的分类识别。