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[HHT] 齿轮箱故障监控的数据处理问题

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发表于 2009-2-16 05:47 | 显示全部楼层 |阅读模式

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各位好,请教一个HHT数据处理的问题:

我机械震动和HHT懂得都不多,老师让做一个齿轮箱故障的数据分析,是基于正常齿轮和有故障的齿轮(缺齿,裂纹)的监控数据做一个分析:
试验设备是: a gearbox dynamics simulator, DSP SigLab vibration analyzer, two ICP accelerometers, two signal conditioners and a laptop computer.
试验数据:水平和垂直方向上的电压信号。

现在的处理情况和问题:
1. 齿轮种类:良好,缺齿和裂纹3种。
2. 转动频率是10,25、40HZ,相应的抽样频率是1280,2560和5120
3. 使用不同负荷:0,5%,10%。每个组合的数据点数都是8192.
我做了EMD/HHS以后,画出时频图(点数缺省为400*8192,后来我修改为相应的抽样频率*8192), 图上看不出什么特征,我就计算了他们的时频熵。
我的问题是:
1. 时频熵计算能简化计算吗?就是说我把400(频)*8192(时)进行了简化,考虑到频率更重要,我就把400*8192进行了列求和,变成了400*1, 然后再求频熵。这样计算有问题吗?
2. 我这种计算结果和于德介老师的书本描述相反,他的书《机械故障诊断的HH变换方法》第78页说正常齿轮的熵应该是最大的,故障齿轮的熵偏小。这是怎么回事?有人做过类似的数据分析吗?


谢谢!

[ 本帖最后由 dalelaw 于 2009-2-16 05:49 编辑 ]
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发表于 2014-11-24 14:51 | 显示全部楼层
请问你原来的时频熵程序还有吗?我现在也在做这方面的研究
发表于 2014-12-12 11:58 | 显示全部楼层
(1)时频图列求和,是否演变成了边际谱?求频熵没问题,至于频熵对于故障诊断好不好使,有没有效果是另一个问题,不过一个统计指标而已。
(2)熵是信息量的度量,越混乱的信号熵值越大,越规律的信号熵值越小,故一般而言故障齿轮熵小
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