改进多尺度符号动力学信息熵及其在行星变速箱特征提取中的应用

发布时间：2024-05-22 22:14

　　针对行星变速箱在运行时产生的非线性非平稳振动,且故障特征信号微弱等问题,提出一种新的特征提取方法——改进多尺度符号动力学信息熵。在传统的符号动力学信息熵原理的基础上,通过改进传统方法的符号化过程,在考虑条件概率情况下计算信息熵,并引入多尺度概念,使得所提特征具有更大优势。最后求解行星变速箱故障模拟试验台采集到的三种状态下的振动信号改进多尺度符号动力学信息熵,并基于提出的特征评价指标对改进多尺度符号动力学信息熵、时频熵、排列熵、样本熵等特征的计算结果进行了对比。结果表明,该方法能够有效的提取行星变速箱运行状态特征,具有更高的敏感度。

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【部分图文】：

图1改进符号动力学信息熵算法流程图

根据Shannon信息熵概念,Hs(X)表示时间序列X符号化后各状态模式及转移状态出现概率的随机性。Hs(X)越大,说明各状态出现的概率越均匀,即各状态模式及转移模式出现的概率接近;反之,Hs(X)越小,说明各状态模式出现的概率相差较大。对于行星齿轮传动,当其运转状态不同时,各状....

图2时间序列的MSDE和排列熵对比

由前文MMSDE的基本原理可知,其计算过程与排列熵算法相似,然而MSDE特殊的计算方式能够克服排列熵计算中的不足,具有很大优势。如图2所示。相对MSDE,排列熵存在以下不足:(1)排列熵在评估时间序列幅值等级的差别时敏感度较低。

图3改进多尺度符号动力学信息熵计算流程

MMSDE筛选较好特征的流程如图3所示。3行星齿轮箱特征提取

图4行星变速箱试验台

使用行星变速箱齿轮正常、齿轮轮齿裂纹故障等多种状态验证MMSDE的有效性,故障模拟试验台如图4所示。试验台主要由驱动电机、传动箱、行星变速箱、加载电机、转速转矩仪等关键部件组成,其中行星变速箱主要由三个行星排以及多个定轴传动组成。在实际运行中,通过液压油路控制其内部离合器和制动器....

本文编号：3980605