基于LMD和主分量分析的齿轮损伤识别方法

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 decomposition,简称LMD)和主分量分析的齿轮损伤识别方法。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。