针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难、幅值和频率调制明显等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取方法.新方法首先利用EEMD分解样本信号得到若干本证模量函数(IMF),计算各IMF与原始信号的相关系数和欧式距离,筛选出能够表征原始信号特征的分量.其次,计算筛选后各IMF分量的Teager能量算子,将计算结果进行信号重构.最后,提取重构信号模糊熵及其对应概率密度函数的波形指标,作为基本特征参数进行故障诊断.将所提方法应用于行星齿轮箱实验数据分析,并与常用特征提取方法对比,结果表明:所提出的新方法不仅能有效区分行星齿轮箱故障类型和程度,且识别率优于所对比的方法.
故障诊断 行星齿轮箱 EEMD Teager能量算子 模糊熵 波形指标