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基于LMD和主分量分析的齿轮损伤识别方法
引用本文:杨斌,程军圣.基于LMD和主分量分析的齿轮损伤识别方法[J].振动.测试与诊断,2013,33(5):809-813.
作者姓名:杨斌  程军圣
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 decompos ition,简称LMD)和主分量分析的齿轮损伤识别方法。该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
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