基于LCD基本尺度熵的齒輪故障RVM識別

摘要：針對齒輪故障振動信號非線性、非平穩性等特點,以及其故障特征提取較為困難的實際,提出了基于LCD基本尺度熵的齒輪故障特征提取方法。該方法利用局部特征尺度分解(LCD)對齒輪振動信號進行自適應分解,獲取原始信號不同尺度分量;根據基本尺度熵能有效區分不同故障信號的復雜度,計算LCD分解所得內稟尺度分量(ISC)基本尺度熵,獲得原始信號多個尺度的復雜度特征作為齒輪不同故障下的特征參數;將該特征參數輸入相關向量機(RVM)分類器中判斷齒輪故障,實現故障診斷。齒輪故障診斷實驗結果表明,所提方法能夠有效地識別齒輪的典型故障,相比其他一些方法,具有一定的優勢。