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摘要
行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果。针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。ITD-PE方法将原始信号分成多个子序列,对各子序列进行ITD分解,利用互相关系数准则筛选敏感分量,计算其PE,实现了故障程度的区分;并对最小熵的数据段进行包络分析,提高了故障特征提取的效果。仿真和实验分析均表明:ITD-PE方法不仅能实现行星齿轮箱故障的准确诊断,且能利用熵值大小区分故障程度。
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