基于VMD和平均能量的齿轮故障特征提取

摘要 齿轮出现故障时，齿轮的故障信息包含在齿轮的振动信号中。用合适的特征提取方法提取故障信息是故障诊断的关键而又困难的问题。针对这一问题，提出了一种变分模态分解（VMD）与平均能量结合的齿轮故障特征提取方法。该方法首先用变分模态分解的方法将实验室采集到的各类振动信号分别进行变分模态分解，然后对分解得到的每一个模态分量求平均能量提取齿轮故障特征。为了验证提取到的齿轮故障特征的准确性，采用欧氏距离方法对齿轮故障特征进行分类和诊断。诊断结果表明，该方法的诊断的正确率达到100%。因此VMD和平均能量的特征提取方法能够准确的提取到齿轮故障特征