使用多尺度熵和主成分分析通过电机电流特征分析监测齿轮退化

本文描述了一种利用驱动齿轮箱的感应电机测得的相位电流来识别局部轮齿缺陷(如点蚀)的方法。基于多尺度熵(MSE)算法SampEn的一种新的异常检测工具,它允许在多个时间尺度上识别信号中的相关性。电机电流特征分析(MCSA)结合主成分分析(PCA),并将观察值与使用名义健康数据建立的模型预测值进行比较。仿真结果表明,该方法能够检测电流信号中的齿轮点蚀。

  • 2024-05-07
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