基于谐波小波包和样本熵的齿轮故障识别

"一种有效的齿轮故障识别方法通过利用谐波小波包、样本熵和灰色关联度，解决了齿轮故障特征信息易被噪声干扰的问题。该方法首先应用顺序形态滤波器，选用直线结构元素对齿轮振动信号进行降噪处理。接着，使用谐波小波包分析将信号分解到3层8个频带，计算各频带的样本熵。最后，通过构建以样本熵为基础的特征向量，并计算与标准故障模式的灰色关联度，来确定齿轮的状态和故障类型。实验结果证明这种方法在齿轮故障诊断中表现出高效性。" 齿轮故障识别是机械设备维护和预防性维修的关键环节，尤其在工业自动化领域。传统的故障检测方法可能由于噪声干扰而无法准确提取故障特征。该文中提出的识别方法结合了多领域的技术手段，包括信号处理、信息熵理论和关联分析。 首先，顺序形态滤波器是一种强大的信号预处理工具，它利用形态学原理去除噪声，尤其是对于非平稳信号如齿轮振动信号，能有效提升信号质量。直线结构元素是最简单但实用的形态学构造，适用于多种类型的噪声过滤。 其次，谐波小波包分析是小波分析的扩展，可以更好地捕捉信号的局部特征和频率信息。通过将振动信号分解到不同层次的频带，可以更细致地分析故障在不同频率成分上的表现，这有助于区分不同类型的齿轮故障。 样本熵是一种衡量序列复杂性和不确定性的度量，用于计算各个频带的特征。样本熵大则表示信号的不规则性和复杂性高，可能对应于严重的故障状态。在本方法中，样本熵被用作构建特征向量的基础，反映了齿轮状态的变化。 最后，灰色关联度分析是一种比较不同序列相似性的方法，即使在数据不完全或存在噪声的情况下也能提供有效的关联分析。通过计算待识别样本与标准故障模式的灰色关联度，可以评估它们之间的相似程度，从而识别出齿轮的工作状态和故障类型。 这种综合的故障识别方法克服了单一方法的局限性，提高了故障识别的准确性和可靠性。试验结果证实了其在实际应用中的有效性，为工业生产中齿轮系统的故障诊断提供了新的思路和技术支持。