TY - JOUR A2 - Neves, Miguel AU - Kedadouche, Mourad AU - Thomas, Marc AU - Tahan, Antoine AU - Guilbault, Raynald PY - 2015 DA - 2015/11/01 TI -监测齿轮的非线性参数:SP - 959380vl - 2015 AB -振动分析是工业齿轮箱缺陷故障监测中最常用的技术。因此，齿轮缺陷的检测和诊断是避免灾难性故障的关键。因此，检测早期故障症状非常重要。本文介绍了基于近似熵(ApEn)、样本熵(SampEn)和Lempel-Ziv复杂度(LZC)的齿轮缺陷检测信号处理方法。这些方法是基于探索振动信号规律性的统计测量。应用于齿轮信号，首先对ApEn、SampEn和LZC计算的参数选择进行了数值研究，并提出了合适的参数。最后，通过实验验证了这些指标的有效性，并与传统时域指标进行了对比研究。结果表明，ApEn、SampEn和LZC为信号处理提供了替代特征。提出了一种基于峭度和LZC相结合的故障早期检测方法。 The results show that this proposed method may be used as an effective tool for early detection of gear faults. SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2015/959380 DO - 10.1155/2015/959380 JF - Shock and Vibration PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -