改进局部均值分解的齿轮箱复合故障特征提取

简介

在强噪声环境下,针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)出现的模态混叠现象,提出了总体局部均值分解方法(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD),但ELMD中所添加的白噪声不能完全被中和,这会导致PF分量受到所加白噪声的影响,导致重构误差增大。因此,提出基于PE-CELMD(Permutation Entropy-Complementary Ensemble Local Mean Decomposition)的齿轮箱复合故障诊断方法,该思路是在ELMD的基础上通过添加成对白噪声再结合排列熵(PermutationEntropy,PE)的方法优化LMD。将该方法应用于仿真信号和实测信号,并通过与LMD、CELMD对比,结果表明,PE-CELMD方法是一种有效的复合故障特征提取方法。