基于EMD-EDT的行星齒輪箱特征提取及狀態識別方法研究

李海平， 趙建民， 宋文淵

(軍械工程學院，石家莊　050003)

?

基于EMD-EDT的行星齒輪箱特征提取及狀態識別方法研究

李海平， 趙建民， 宋文淵

(軍械工程學院，石家莊050003)

摘要：針對行星齒輪箱特征提取及狀態識別中存在的難點問題，首先總結適用于行星齒輪箱狀態識別的36個特征參數并詳細說明各參數的來源及提取方法，提出基于EDT的兩階段特征參數選擇及加權方法，得到新的組合特征參數。提出基于EMD-EDT的行星齒輪箱狀態識別方法；首先提出基于能量比的包含敏感故障信息的固有模態函數(IMF)選擇方法，然后選擇提取篩選出的各IMF的組合特征參數構成特征矩陣作為EDT的計算輸入，最后智能的輸出評估結果。利用行星齒輪箱預置故障實驗數據驗證所提出方法的可行性和有效性及EMD分解、特征選擇和加權過程的必要性。

關鍵詞：行星齒輪箱；特征提?。粻顟B識別；EMD；EDT

近年來，行星齒輪箱被廣泛應用于大型復雜機械設備之中；如風機、直升機、起重機等。其主要由太陽輪、行星輪、行星架和齒圈等結構構成，這種特殊的結構決定了它可以在更狹小的空間內提供比定軸齒輪箱更大的傳動比，因而得以重用。然而，其結構上的特殊性以及長時間低速重載的工作條件也使相應的特征提取及狀態識別工作具有自身的特點和難點[1-7]：

(1)特征頻率屬于低頻，噪聲污染嚴重，特征提取困難；

行星齒輪箱內既有太陽輪與多對行星輪的嚙合又有多對行星輪與齒圈的嚙合，這種嚙合方式在帶來較大傳動比的同時也使得某些特征頻率極低。此外，行星齒輪箱多工作于低速重載的惡劣環境中，振動信號的噪聲污染嚴重，特征提取困難。

(2)振動傳遞路徑復雜，故障響應微弱且振動信號有明顯的非線性和非平穩性；

行星齒輪箱內部復雜的結構使得振動信號的傳遞路徑十分復雜，傳感器獲取的信號是經過衰減后的信號，故障響應極其微弱。此外，在傳遞載荷的過程中，由于行星齒輪箱結構緊湊，載荷大范圍瞬時波動導致振動信號帶有強烈的非平穩性；嚙合部件多，傳遞路徑復雜又使得振動信號具有強烈的非線性。

(3)振動信號成分復雜，頻譜分析較為困難。

行星齒輪箱內有多對齒輪嚙合，傳動較為復雜，特征頻率與各齒輪的轉頻、齒數以及行星輪的個數、嚙合相位等有很大關系。此外，齒輪故障和制造誤差還會引起振動信號包含調幅調頻成分，而且由于行星齒輪箱內多個行星輪與傳感器的相對位置會隨著運轉的過程而不斷變化，這個變化的過程也會引起振動信號的調制，使得行星齒輪箱故障信號的成分更加復雜。

上述關于行星齒輪箱特征提取及狀態識別工作的特點和難點對傳統的基于時頻域的方法(例如傅里葉變換)來說是個很大的挑戰。利用經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)對振動信號進行分解可以得到頻率從高到低的多個固有模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)。當設備的健康狀態發生變化時，其故障特征頻率會隨之改變，這必定會在某個IMF之中有所反映，再通過IMF的放大作用之后，不同健康狀態之間的故障特征頻率幅值變化就會很明顯，因而特別適用于行星齒輪箱的故障特征參數的提取以及健康狀態評估。此外，EMD在分解振動信號得到IMFs的過程中，會對所有的IMFs進行平均處理，因此可以得到抑制噪聲污染的效果。Euclidean Distance Technique (EDT)是模式識別方法的一種，被廣泛應用于圖像處理領域，在行星齒輪箱健康狀態評估中應用是一種全新的探索，目前的研究相對較少[8]。與同類別其它方法相比，其理論知識易于理解，計算速度快，結果直觀，且可以實現結果的自動輸出。因此，本文針對上述難點提出一種基于EMD和EDT的行星齒輪箱特征提取及狀態識別方法。

1基于EMD-EDT的特征提取及狀態識別

1.1方法框架

本文提出的基于EMD-EDT的行星齒輪箱特征提取及狀態識別方法流程如圖1所示。其中EMD和EDT作為成熟的理論技術，其基本原理可以分別參見文獻[9-14]。

圖1　基于EMD-EDT的特征提取及狀態識別方法流程Fig.1 The flowchart of feature extraction and condition recognition based on EMD and EDT

首先采集待診斷設備的振動數據；然后對采集到的振動數據進行基于EDT的兩階段特征提取、選擇及加權，得到一個合適的組合特征參數；對樣本數據以及測試數據進行EMD分解得到k個IMFs，提出一種基于能量比的包含敏感故障信息的IMFs選擇方法，篩選出p個IMFs，提取p個IMFs的組合特征參數值構成特征向量；最后計算各測試樣本與訓練樣本之間的歐式距離，取與測試樣本距離最小的訓練樣本所屬類別作為其狀態識別結果。

1.2基于EDT的兩階段特征參數提取、選擇及加權

1.2.1特征參數的提取

特征提取是設備狀態識別的關鍵步驟，提取出對外界工況變化不敏感而對設備本身健康狀態變化敏感的特征參數對監測設備的性能以及退化過程非常重要。經過調查研究，共有36個特征參數適合用于行星齒輪箱的狀態識別，其具體分類見表1[15-17]。

表1　36個特征參數分類

在提取特征參數之前通常要對原始信號進行處理，根據想要得到參數的計算方法不同會應用到許多信號處理技術，圖2為各特征參數的來源及所涉及到的信號處理相關技術。

圖2　特征參數提取方法及信號處理技術Fig.2 Feature extraction methods and signal processing technique

1.2.2基于EDT的兩階段特征參數選擇及加權

在行星齒輪箱狀態評估的實際應用中，某個特征參數可能只對某一類故障比較敏感，所以在提取特征參數之后，需要對所有的參數進行篩選，從而選擇出適合的一個或幾個特征參數。本文綜合考慮振動信號本身的變化以及特征參數值的變化，提出一種基于EDT的兩階段特征參數選擇及加權方法。其中第一階段特征參數選擇的具體過程如下：

假設目標設備有N種健康狀態，每種健康狀態下采集Mn個樣本，每個樣本提取出K個特征參數，那么可以得到一個特征矩陣{fm,n,k,m=1,2,…,Mn;n=1,2,…,N;k=1,2,…,K}，其中fm,n,k是第n種健康狀態下第m個樣本的第k個特征參數，那么特征參數選擇程序可以按照如下步驟進行：

(1)計算同一健康狀態各樣本原始振動信號之間的平均距離(此處距離指的是歐氏距離，下同)

(1)

式中l,m=1,2,…,Mn,l≠m。

進而可以計算N種健康狀態原始信號之間的平均距離

(2)

(2)通過分析振動信號頻譜可知，信號幅值最好差距不大，因為在這種情況下設備處于正常狀態的可能性極大，所以定義同一健康狀態下樣本間距離的波動指標如下

(3)

(3)計算同一健康狀態所有樣本各個特征參數的平均值

(4)

類似地，可以得到不同健康狀態之間各個特征參數平均值之間的平均距離

(5)

式中n,j=1,2,…,N,n≠j。

(4)通過特征參數的變化來分析設備的狀態時，需要特征參數對設備狀態的變化具有一定的敏感性，所以定義不同健康狀態下特征參數平均值的波動指標如下

(6)

式中n,j=1,2,…,N,n≠j。

(5)綜合考慮振動信號本身的變化以及特征參數值的變化，定義波動指標λk如下：

(7)

(8)

對所得到的結果進行歸一化處理，得

(9)

(10)

式(10)中：Vk值越大表明該特征參數對設備健康狀態和工況的變化有較好的敏感性及穩定性。原則上，由于已經排除了工況變化的影響，所以只要Vk≥0的特征參數都是可以采用的。

盡管通過第一階段可以選擇出合適的特征參數，但是篩選出來的特征參數的敏感程度不同，所以需要對其進行加權處理來達到更好的診斷效果。加權法是一種常用的方法，本文中應用的特征加權方法是令第一階段被篩選出來的特征參數乘以一組屬于(0,1]的數，這組數是由各個參數的敏感程度決定的。

通過上述特征選擇過程中的(1)~(7)步，可以篩選出H個合適的特征參數(H≤K)，為了得到這H個特征參數的加權系數，對這H個特征參數重新執行上述步驟，得到的敏感程度系數就是各自的加權系數，最終得到一個綜合的特征參數fnew。

1.3基于EMD-EDT的狀態識別

1.3.1基于能量比的IMFs選擇方法

在得到信號經EMD分解的所有IMFs之后，選擇其中包含敏感故障信息的IMFs成為重點。在通常情況下，如果設備發生故障，其頻率幅值整體要高于正常狀態；此外，故障特征頻率的幅值要比正常狀態下高出更多。由于IMFs代表的是從高到低的不同頻帶，所以可以提取各個IMF的能量值與原信號的能量值進行比較，含有故障信息IMFs的能量值和原信號不會有太大差距，故本文提出基于能量比的包含敏感故障信息的IMFs選擇方法，具體過程如下：

(1)假設測試信號X(t)經EMD分解之后得到K個IMFsck(t)(k=1,2,…,K)，計算X(t)與各IMF的能量值分別為EX(t)和EC1,EC2,…,ECK。

(2)計算EC1,EC2,…,ECK與EX(t)的比值eC1,eC2,…,eCK，選擇得到前P個比值較大的eC1,eC2,…,eCP，其對應的IMFs認為包含了主要故障信息。

(3)為減少故障特征頻率出現在低頻區時帶來的誤差，將剩余的K-P個IMFs疊加到一起，作為第P+1個包含主要故障信息的IMF。

至此，信號經過EMD分解得到K個IMFs，最終選擇出P+1個作為包含敏感故障信息的IMFs，用于下一步的模型輸入。

1.3.2評估結果輸出

總結上述過程，基于EMD-EDT的行星齒輪箱狀態識別可以概括成以下幾個步驟：

(1)振動信號采集；

(2)特征提取、選擇和加權，得到一個綜合的特征參數fnew；

(3)振動信號經過EMD分解，得到K個IMFs，通過基于能量比的選擇方法篩選出包含敏感故障信息的P+1個IMFs；

(4)提取各樣本P+1個IMFs的fnew值構成特征矩陣作為EDT輸入，經過計算輸出最終識別結果。

2案例分析

2.1實驗設置

為驗證本文提出方法的有效性，搭建了圖3所示行星齒輪箱實驗臺。該實驗臺由一臺輸出最大功率為4 kW的三相異步電磁調速電機、采集轉速和轉矩信號的轉速轉矩傳感器、提供負載的風冷磁粉制動器以及試驗行星齒輪箱組成。該試驗齒輪箱是單級NGW-11型行星齒輪箱，具體結構參數見表2，實驗臺各部件之間用聯軸器連接。

圖3　行星齒輪箱實驗臺Fig.3 The test rig of planetary gearbox

齒輪太陽輪行星輪(個數)齒圈齒數1364(3)146

相關研究結果表明齒輪故障是齒輪箱失效的主要原因，所以本次試驗主要對齒輪故障進行研究，且重點分析齒面磨損故障，如圖4所示。本實驗通過機械加工手段共預置了三種局部故障，分別為太陽輪、行星輪和齒圈單個輪齒齒面磨損，加上正常情況，共計四種健康狀態。

圖4　齒輪預置故障Fig.4 T Introduced faults of gears

根據故障位置的不同共開展了四次實驗，系統的采樣頻率均為20 kHz，采樣時間為12 s，每次實驗均設置了三種不同的輸入轉速，分別是400、800和1 200 r/min。每種轉速又設定了四種負載，分別為0、0.4、0.8和1.2 Nm，對每種負載采集30組樣本。也就是說，所采集到的數據是一個3×4×30的矩陣，每種健康狀態下采集了360組振動信號數據，并且每組數據包含4列加速度振動信號和1列轉速信號，每列信號有240 000個點。

實驗共布置了四個測點，傳感器的具體安裝位置如圖5所示。其中傳感器1和2安裝在輸入軸端，1為水平方向2為垂直方向，傳感器3安裝在箱體頂部，傳感器4安裝在輸出軸端并且是軸向方向，每個傳感器都安裝在靠近齒圈部位。

圖5　傳感器安裝位置Fig.5 Mounted location of every accelerometer

2.2特征參數提取、選擇及加權

經過分析比較，本文最終采用第3通道的振動信號。此外，實驗齒輪箱共有4種健康狀態，即正常狀態、太陽輪故障、行星輪故障和齒圈故障。

利用本文中提出的方法，首先分別提取了健康狀態和工況同時變化(轉速相同，四種不同負載，四種健康狀態)以及只有工況變化(轉速相同，四種不同負載，太陽輪故障數據)時的振動信號的36個特征參數，然后分析了各個特征參數在兩種情況下的敏感程度，用健康狀態和工況同時變化時特征參數的敏感值減去只有工況變化時的敏感值即為對健康狀態變化敏感而對工況變化不敏感的特征參數。如圖6所示，y軸正向代表對健康狀態變化敏感而對工況變化不敏感，而負向則與之相反。因此，敏感程度大于0的參數被篩選出來，分別為4、6、9、13、16、19、20、35即均值、均方根(RMS)、標準差、方根幅值、峰值指標、余隙系數、頻率均值MF以及ER。

圖6　特征參數的敏感程度Fig.6 The sensitive degree of the feature parameters

對篩選出特征參數進行加權，得到的結果如圖7所示。篩選出的8個特征參數組合成一個新的特征參數，fnew=f4+0.41262f6+0.41263f9+0.2929f13+0.3648f16+0.26674f19+0.51268f20+0.24563f35，這個新的特征參數將被用于之后的計算之中。

2.3EMD分解及IMFs選擇

為減少計算負擔，對四種健康狀態，每種健康狀態30組信號，每組信號只分析前6 s的數據，所有信號經EMD分解后得到15~23個不等的IMF與剩余信號。以1 200 r/min轉速1.2 Nm工況下行星輪故障信號為例，其各IMF能量值及其占原始信號能量值的比重見表3(注：原始信號能量值為145 223.241)。

由表3可見，前1-6個IMF能量值占原始信號能量值的比重較大，包含的故障信息較多，后7-15個IMF以及剩余信號所占比重相對較小，因此將后7-15個IMF與剩余信號組合到一起，組成一個新的IMF7。其中新IMF7的能量值為917.241，占原始信號信號能量的0.632%。

2.4IMFs特征提取及狀態識別結果

篩選出包含敏感故障信息的IMFs之后，接下來需要做的是從每個IMF中提取出新的特征參數fnew構成特征向量矩陣用于EDT計算。

表3　各IMF能量值及其占原始信號能量值的比重

本文首先選擇了1 200 r/min轉速、1.2 Nm負載工況下的正常狀態、行星輪故障、齒圈故障、太陽輪故障四種狀態信號進行分析，每組信號選擇33組樣本，前3組樣本的平均值作為參考樣本，4~33組樣本作為測試樣本，共120組測試樣本，從每組樣本的前6個IMFs以及其余信號組成的第7個IMF中提取出新特征參數fnew構成[1×7]特征矩陣，計算測試樣本與參考樣本特征矩陣之間的歐氏距離，結果如圖8所示。從圖中可以看出第91~120組樣本與太陽輪故障的歐氏距離值明顯小于與其它健康狀態的距離值，說明這30組樣本處于太陽輪故障狀態。類似地，1~30組樣本處于正常狀態，31~60組樣本處于行星輪故障狀態，61~90組樣本處于齒圈故障狀態。此外，圖中箭頭所指為識別錯誤樣本。例如第一個箭頭所指樣本處于正常狀態但是與行星輪故障訓練樣本的歐氏距離值最小，因此會被診斷成處于行星輪故障狀態；第三個箭頭所指樣本處于行星輪故障狀態但是與齒圈故障訓練樣本的歐氏距離值最小，因此會被診斷成處于齒圈故障狀態等。120組測試樣本中共有7組被診斷錯誤，也就是說此時本文所提出方法診斷的準確率為94.17%。

圖8　本文提出方法的狀態識別結果Fig.8 Condition recognition results using the method proposed in this paper

3方法驗證

為驗證本文所提出的方法中EMD分解、特征選擇和特征加權的必要性，本文進行了如下分析。

(1)驗證EMD分解的必要性

依舊對1 200 r/min轉速、1.2 Nm負載數據進行分析，分析過程除振動信號沒有經過EMD分解外其余過程與之前相同，仍提取新特征參數fnew，其診斷結果如圖9所示，按圖中箭頭所指可以看出120組測試樣本中有16組測試樣本被診斷錯誤，也就是說未經過EMD處理時的準確率是86.67%，遠低于之前的94.17%，證明了EMD分解的必要性和有效性。

圖9　未經EMD處理的原始信號的狀態識別結果Fig.9 Condition recognition results of original signal without processed by EMD

(2)驗證特征選擇的必要性

仍然以1 200 r/min轉速1.2 Nm負載數據為例進行分析，利用Matlab程序從36個特征參數中隨機選擇1個，然后從經過EMD分解后的振動信號中提取該參數構成特征向量矩陣，其余計算過程與之前相同，其診斷結果如圖10所示。按局部放大圖中箭頭所指可以看出120組測試樣本中共有22組測試樣本被診斷錯誤，也就是說經過EMD處理但是沒有進行參數選擇時診斷的準確率為81.67%，更是低于之前的94.17%，這也證明了本文所提出的方法中參數選擇的必要性。

圖10　經過EMD處理但沒進行參數選擇的狀態識別結果Fig.10 Condition recognition results without feature selection after processed by EMD

(3)驗證特征加權的必要性

在驗證特征加權的必要性的過程中，仍然以1 200 r/min轉速1.2Nm負載數據為例進行分析，從經過EMD分解后的振動信號中提取未加權的新特征參數組成特征向量，即fnew=f4+f6+f9+f13+f16+f19+f20+f35，其余計算過程與之前相同，其診斷結果如圖11所示。按圖中箭頭所指可以看出120組測試樣本中共有20組測試樣本被診斷錯誤，也就是說經過EMD處理但是沒有進行參數加權時診斷的準確率為83.33%，仍然遠低于之前的94.17%，這也證明了本文所提出的方法中參數加權的有效性和必要性。

圖11　經過EMD處理但新特征參數未加權的狀態識別結果Fig.11 Condition recognition results without weighting new feature after processed by EMD

4結論

本文針對行星齒輪箱特征提取及狀態識別的難點問題展開研究，總結了適用于行星齒輪箱狀態識別的36個特征參數，并詳細說明了各參數的來源及提取方法。提出基于EDT的兩階段特征參數選擇及加權方法，得到新的組合特征參數；對行星齒輪箱預置故障實驗數據的分析結果表明，該方法能夠有效的提取出微弱信號的特征參數，而且特征參數的選擇和加權過程效果明顯。提出基于EMD-EDT的行星齒輪箱狀態識別方法，首先提出基于能量比的包含敏感故障信息的IMF選擇方法，然后選擇提取篩選出的各IMF的組合特征參數構成特征矩陣作為EDT的計算輸入，最后輸出評估結果。案例分析結果表明，本文所提出方法在行星齒輪箱預置故障實驗中的狀態識別準確率非常高可達到94.17%，驗證了所提出方法的可行性和有效性，同時也驗證了EMD分解、特征選擇和加權過程的必要性。

參 考 文 獻

[1] 雷亞國, 何正嘉, 林京，等. 行星齒輪箱故障診斷技術的研究進展[J]. 機械工程學報, 2011, 47(19): 59-67.

LEI Ya-guo, HE Zheng-jia, LIN Jing, et al. Research advances of fault diagnosis technique for planetary gearboxes [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2011, 47(19): 59-67.

[2] 馮志鵬, 褚福磊. 行星齒輪箱齒輪分布式故障振動頻譜特征[J]. 中國電機工程學報, 2013, 33(2): 118-125.

FENG Zhi-peng, CHU Fu-lei. Vibration spectral characteristics of diatributed gear fault of planetary gearboxes [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(2): 118-125.

[3] 馮志鵬, 趙鐳鐳, 褚福磊. 行星齒輪箱齒輪局部故障振動頻譜特征[J].中國電機工程學報, 2013, 33(5): 119-127.

FENG Zhi-peng, ZHAO Lei-lei, CHU Fu-lei. Vibration spectral characteristics of localized gear fault of planetary gearboxes [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(5): 119-127.

[4] 馮志鵬, 趙鐳鐳, 褚福磊. 行星齒輪箱故障診斷的幅值解調分析方法[J].中國電機工程學報, 2013, 33(8): 107-111．

FENG Zhi-peng, ZHAO Lei-lei, CHU Fu-lei. Amplitude demodulation analysis for fault diagnosis of planetary gearboxes [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(8): 107-111.

[5] 馮志鵬, 褚福磊. 行星齒輪箱故障診斷的頻率解調分析方法[J]. 中國電機工程學報, 2013, 33(11): 112-117.

FENG Zhi-peng, CHU Fu-lei. Frequency demodulation analysis method for fault diagnosis of planetary gearboxes [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(11): 112-117.

[6] 馮志鵬, 褚福磊. 行星齒輪箱故障診斷的扭轉振動信號分析方法[J]. 中國電機工程學報, 2013, 33(14): 101-106.

FENG Zhi-peng, CHU Fu-lei. Torsional vibration signal analysis method for fault diagnosis of planetary gearboxes [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(14): 101-106.

[7] 馮志鵬, 范寅夕, LIANG Ming, 等. 行星齒輪箱故障診斷的非平穩振動信號分析方法[J]. 中國電機工程學報, 2012, 33: 1-6.

FENG Zhi-peng, FAN Yin-xi, LIANG Ming, et al. Nonstationary vibration signal analysis method for planetary gearbox fault diagnosis [J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 33: 1-6.

[8] Lei Y G, Zuo M J. Gear crack level identification based on weighted K nearest neighbor classification algorithm[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2009, 23:1535-1547.

[9] Huang N E, Shen Z, Long S R,et al. The empirical mode decomposition and the hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis [C]//Proceeding of the Royal Society of London 1998, Series A, 454:903-995.

[10] Huang N E, Shen Z, Long S R. A new view of nonlinear water waves: the hilbert spectrum[J]. Annual Review of Fluid Mechanics,1999, 31:417-457.

[11] Wu Z, Huang N E. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method[C]//Proceeding of the Royal Society of London, 2004, Series A, 460:1597-1611.

[12] Huang N E, Shen S P. Hilbert-Huang transform and its applications[J]. Singapore: World Scientific,2005:1-16.

[13] Huang N E,Wu Z A. Review on Hilbert-Huang Transform: Method and its Application to Geophysical Studies [J]. Reviews of Geophysics,2008, 46:1-23.

[14] Li H P, Zhao J M, Zhang X H, et al. Gear fault diagnosis and damage level identification based on Hilbert transform and Euclidean distance technique[J]. Journal of Vibroengineering, 2014, 16(8): 4137-4151.

[15] Samuel P D, Pines D J. A review of vibration-based techniques for helicopter transmission diagnostics[J]. Journal of Sound and Vibration,2005, 282:475-508.

[16] Lebold M,McClintic K, Campbell R, et al. Review of vibration analysis methods for gearbox diagnostics and prognostics[J]. Proceedings of the 54thMeeting of the Society for Machinery Failure Prevention Technology, 2000: 623-634.

[17] Liu Z L, Qu J, Zuo M J, et al. Fault level diagnosis for planetary gearboxes using hybrid kernel feature selection and kernel fisher discriminant analysis[J]. Int J Adv Manuf Technol,2013,67,1217-1230.

Method of planetary gearbox feature extraction and condition recognition based on EMD and EDT

LIHai-ping,ZHAOJian-min,SONGWen-yuan

(Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

Abstract:Aiming at the difficulties in planetary gearbox feature extraction and condition recognition, 36 suitable feature parameters for planetary gearbox condition recognition were summarized and the originating and extraction method of each parameter were introduced. A two-stage characteristic parameters selection and weighting method based on EDT were proposed to get a new composed characteristic parameter. An IMF selection method was proposed based on the energy ratio. And then a planetary gearbox condition recognition method was put forward based on EMD and EDT. Extracting the new composed feature parameter of each selected IMF and constituting the characteristic matrix as the input in EDT calculation, the evaluation results were output intelligently. The data of experiments with preset planetary gearbox fault were utilized to validate the effectiveness of the proposed method and the necessity of EMD, feature selection and weighting.

Key words:planetary gearbox; feature extraction; condition recognition; EMD; EDT

中圖分類號:TJ07

文獻標志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.03.008

通信作者趙建民 男，教授，博士生導師，1962年8月生

收稿日期：2015-05-18修改稿收到日期：2015-08-24

基金項目：河北省自然科學基金資助項目(E2015506012)

第一作者 李海平 男，博士生，1989年9月生