發(fā)布時間：2024-05-22 22:14

　　針對行星變速箱在運行時產(chǎn)生的非線性非平穩(wěn)振動,且故障特征信號微弱等問題,提出一種新的特征提取方法——改進多尺度符號動力學信息熵。在傳統(tǒng)的符號動力學信息熵原理的基礎上,通過改進傳統(tǒng)方法的符號化過程,在考慮條件概率情況下計算信息熵,并引入多尺度概念,使得所提特征具有更大優(yōu)勢。最后求解行星變速箱故障模擬試驗臺采集到的三種狀態(tài)下的振動信號改進多尺度符號動力學信息熵,并基于提出的特征評價指標對改進多尺度符號動力學信息熵、時頻熵、排列熵、樣本熵等特征的計算結(jié)果進行了對比。結(jié)果表明,該方法能夠有效的提取行星變速箱運行狀態(tài)特征,具有更高的敏感度。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖1改進符號動力學信息熵算法流程圖

根據(jù)Shannon信息熵概念,Hs(X)表示時間序列X符號化后各狀態(tài)模式及轉(zhuǎn)移狀態(tài)出現(xiàn)概率的隨機性。Hs(X)越大,說明各狀態(tài)出現(xiàn)的概率越均勻,即各狀態(tài)模式及轉(zhuǎn)移模式出現(xiàn)的概率接近;反之,Hs(X)越小,說明各狀態(tài)模式出現(xiàn)的概率相差較大。對于行星齒輪傳動,當其運轉(zhuǎn)狀態(tài)不同時,各狀....

圖2時間序列的MSDE和排列熵對比

由前文MMSDE的基本原理可知,其計算過程與排列熵算法相似,然而MSDE特殊的計算方式能夠克服排列熵計算中的不足,具有很大優(yōu)勢。如圖2所示。相對MSDE,排列熵存在以下不足:(1)排列熵在評估時間序列幅值等級的差別時敏感度較低。

圖3改進多尺度符號動力學信息熵計算流程

MMSDE篩選較好特征的流程如圖3所示。3行星齒輪箱特征提取

圖4行星變速箱試驗臺

使用行星變速箱齒輪正常、齒輪輪齒裂紋故障等多種狀態(tài)驗證MMSDE的有效性,故障模擬試驗臺如圖4所示。試驗臺主要由驅(qū)動電機、傳動箱、行星變速箱、加載電機、轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩儀等關鍵部件組成,其中行星變速箱主要由三個行星排以及多個定軸傳動組成。在實際運行中,通過液壓油路控制其內(nèi)部離合器和制動器....

本文編號：3980605