一种基于LMD和BP神经网络的齿轮故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种基于LMD和BP神经网络的齿轮故障诊断方法，利用LMD算法具有的良好的自适应性，结合峭度准则和相关系数，对采集信号进行降噪预处理，筛选出包含主要特征频率的PF分量，然后结合多尺度熵算法具有的抗干扰和抗噪性，能够有效提取故障特征信息，消除识别过程中产生的不确定性，大大提高了故障诊断的准确性，适用于采煤机等在恶劣工作环境下重载设备传动齿轮的故障诊断。