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基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法
被引量:
3
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作者
权振亚
沈丽虹
赵富强
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期29-35,共7页
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法。该方法利用局部特征尺度分解(LCD)对齿轮振动信号进行分解,获取原始信号不同尺度下的内禀尺度分量(ISC);根据符号熵能有效区分不同故障信号的复杂度...
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法。该方法利用局部特征尺度分解(LCD)对齿轮振动信号进行分解,获取原始信号不同尺度下的内禀尺度分量(ISC);根据符号熵能有效区分不同故障信号的复杂度,计算ISC分量的符号熵,获得原始信号多个尺度下的复杂度特征作为齿轮故障的特征参数;将该特征参数输入ANNC分类器中判断齿轮故障,实现故障诊断。齿轮故障诊断实验结果表明,所提方法能够有效地识别齿轮的典型故障,相比其他一些方法,具有一定的优势。
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关键词
内禀尺度分量
符号熵
故障诊断
齿轮
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职称材料
题名
基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法
被引量:
3
1
作者
权振亚
沈丽虹
赵富强
机构
山西水利职业技术学院质量管理办公室
太原科技大学机械工程
学院
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期29-35,共7页
基金
太原科技大学博士启动基金(20122054)资助。
文摘
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法。该方法利用局部特征尺度分解(LCD)对齿轮振动信号进行分解,获取原始信号不同尺度下的内禀尺度分量(ISC);根据符号熵能有效区分不同故障信号的复杂度,计算ISC分量的符号熵,获得原始信号多个尺度下的复杂度特征作为齿轮故障的特征参数;将该特征参数输入ANNC分类器中判断齿轮故障,实现故障诊断。齿轮故障诊断实验结果表明,所提方法能够有效地识别齿轮的典型故障,相比其他一些方法,具有一定的优势。
关键词
内禀尺度分量
符号熵
故障诊断
齿轮
Keywords
Intrinsic scale component
Symbolic entropy
Feature extraction
Gear
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法
权振亚
沈丽虹
赵富强
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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