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题名基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法
被引量:3
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作者
邓敦杰
李鹏
王艺光
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机构
桂林电子科技大学海洋工程学院
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第1期83-88,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61474032)。
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文摘
在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿轮箱不同工况下的振动信号,采用平移不变量小波降噪方法,对其振动信号进行了降噪处理;然后,采用局域均值分解方法分解了其振动信号,分别采用了能量算子和循环频率对其进行了解调处理,获取了微弱故障信号分量所对应的幅值和相位调制信息,准确提取了行星齿轮箱的微弱故障信号特征;最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)识别了齿轮箱不同故障特征,判断了行星齿轮箱的运行状态,实现了行星齿轮箱的故障诊断。研究结果表明:采用基于LMD的方法,可以对行星齿轮箱的微弱异常信号及强异常信号进行准确诊断,获得满意的行星齿轮箱故障诊断结果,有效保障行星齿轮箱的安全、稳定运转。
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关键词
齿轮传动
局域均值分解
最小二乘支持向量机
平移不变量小波降噪
振动信号降噪
微弱故障信号特征
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Keywords
gear transmission
local mean decomposition(LMD)
least square support vector machine(LSSVM)
translation invariant wavelet noise reduction
vibration signal noise reduction
weak fault signal characteristics
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分类号
TH132.425
[机械工程—机械制造及自动化]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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