基于差分进化变分模态分解的直升机行星轮系故障监测

作为传动系统的核心减速部件,行星轮系故障监测对直升机的飞行安全至关重要,而行星轮系复杂且独特的齿轮传动结构使振动信号呈现非常复杂的信号形态,针对复杂信号背景下故障特征的提取难题,提出了基于差分进化变分模态分解(Differential Evolution Variational Mode Decomposition,DEVMD)的直升机行星轮系故障监测方法。方法集成重叠组收缩(Overlapping Group Shrinkage,OGS)算法作为前置滤波进行背景噪声抑制,结合DEVMD方法的高性能模态分解能力剥离出其他旋转部件的信号分量,获得行星轮系故障敏感信号分量,最后提取出峭度-包络谱熵作为故障指示因子进行直升机行星轮系故障监测,实验结果证明了方法的有效性。