针对小样本情况下齿轮箱复合故障特征难以识别的问题,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)能量熵的齿轮箱故障诊断方法。利用LMD方法对齿轮箱振动信号进行处理,得到若干个PF分量;利用不同状态下齿轮箱振动信号在频域区间内分布不均的特性,计算出分量能量在频域区间离散的值,即LMD能量熵;通过不同状态下LMD能量熵的分布进行了齿轮箱故障分类。结果显示,在小样本情况下,基于LMD能量熵方法能够精确地对齿轮箱故障类型进行特征提取和故障诊断,也表明了该方法对齿轮箱故障诊断的优越性。

为了对滚动轴承运行状态进行有效的判断,利用局部均值分解(LMD)对滚动轴承振动信号进行分解,将复杂的多分量信号分解成多个单分量信号;针对分解后的单分量信号在各频域范围分布不均匀特点,利用LMD能量熵提取出滚动轴承振动信号的故障特征。实验结果表明,LMD能量熵具有较强的信号表征能力,可以有效提取出滚动轴承故障特征。