基于组合赋权的IDP-CRUTIC的齿轮箱故障评价

针对现有齿轮箱故障评价需要研究设备机理造成的效率底下、功能性不强的问题,本文提出了基于组合赋权的IDP-CRUTIC的齿轮箱故障评价方法。首先对传感器收集到的振动信号数据进行分析,提取相关特征。然后,绘制不同传感器在不同状态下的振动信号时间序列函数,并对这些函数的特征进行了简要分析。其次,对数据提取了平均值,方差这两个用以描述振动数据的总体趋势的特征变量,以及峰度、偏度这两个对判断齿轮箱齿轮故障有着重要作用的特征变量,并利用SPSSPRO对每一组数据进行了特征数据计算。最后,通过特征数据计算对这些变量进行了基于组合赋权的IDP-CRUTIC的评价模型进行有效性分析,选取的特征均能有效地描述齿轮箱故障。仿真和实验结果表明,所提出的方法更能描述出齿轮箱的故障评价。