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| 基于IMFECF的多信息熵融合技术的齿轮故障诊断方法 | |
| 作者姓名： | 谭浩宇 李晟方 颜毅斌 范润宇 |
| 作者单位： | 1. 湖南省高铁运行安全保障工程技术研究中心;2. 湖南科技职业学院 |
| 基金项目： | 湖南省教育厅科学研究项目资助（19C1216）,湖南省教育厅科学研究项目资助（20C1226）; |
| 摘 要： | 交变应力和高负载的工作条件会导致齿轮箱故障频发,为了通过振动信号诊断齿轮箱各工况下运行情况,提出了一种基于IMF熵值分类因子（IMF Entropy Classification Factor,IMFECF）的多信息熵融合技术的齿轮故障诊断方法.通过IMFECF量化信息熵中IMF(Intrinsic Mode Function)的表征能力,分离表征能力优异的IMF,采用信息熵提取IMF中的工况特征,由于不同信息熵各有优势,因此利用多信息熵融合体系结构,获得了最优的自适应模糊推理系统.研究结果表明,经诊断模型训练后的诊断误差满足要求,能准确诊断齿轮箱状态. |
| 关 键 词： | 信息熵 特征提取 故障诊断 齿轮箱 |