形态小波与模糊熵在齿轮故障分类中应用
其他题名	Application of Morphological Wavelet and Fuzzy Entropy in Gear Fault Classification
	丁伟1; 张志刚2; 姚练红3; 黄捷3
	2020-09-25
发表期刊	兵器装备工程学报
ISSN	2096-2304
卷号	41期号:09页码:232-235+241
摘要	针对样本熵相似性度量函数的突变问题,提出了一种新的基于模糊熵的齿轮故障分类方法。采用形态Haar小波对实测变速器齿轮振动信号进行降噪预处理;然后利用模糊熵作为齿轮故障的特征值进行提取,包括齿轮正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿等4种工况的振动信号。最后依据不同的故障对应不同的模糊熵分布,对各种故障状态进行分类,同时对比了未降噪信号的模糊熵分布。结果表明形态小波与模糊熵结合能有效提高变速器齿轮故障分类能力。
关键词	形态小波 模糊熵 变速器 齿轮 故障分类
DOI	10.11809/bqzbgcxb2020.09.043
URL	查看原文
收录类别	北大核心 ; PKU ; ISTIC
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.cqcet.edu.cn/handle/39TD4454/4411
专题	智能制造与汽车学院
作者单位	1.重庆电子工程职业学院智能制造与汽车学院; 2.重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室; 3.重庆青山工业有限责任公司技术中心
第一作者单位	智慧健康学院
推荐引用方式 GB/T 7714	丁伟,张志刚,姚练红,等. 形态小波与模糊熵在齿轮故障分类中应用[J]. 兵器装备工程学报,2020,41(09):232-235+241.
APA	丁伟,张志刚,姚练红,&黄捷.(2020).形态小波与模糊熵在齿轮故障分类中应用.兵器装备工程学报,41(09),232-235+241.
MLA	丁伟,et al."形态小波与模糊熵在齿轮故障分类中应用".兵器装备工程学报 41.09(2020):232-235+241.

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