最大重叠离散小波包变换边际谱特征在齿轮故障诊断中的应用

作     者：陈保家 黄伟 李立军 肖文荣 陈法法 肖能齐 CHEN Baojia;HUANG Wei;LI Lijun;XIAO Wenrong;CHEN Fafa;XIAO Nengqi

作者机构：三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443002 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51975324,51775307) 湖北省重点实验室开放基金资助项目(2018KJX02) 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2020年第54卷第2期

页      码：35-42页

摘      要：针对齿轮故障振动信号多分量频带重叠引发的故障模式混淆问题,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)边际谱特征和粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断方法。为了减少谐波及噪声对故障模式分量分离的干扰,首先利用MODWPT将采集到的实验信号进行5层分解,得到32个分量,通过频带能量占优方法,筛选出前16个分量,用来构造信号的希尔伯特边际谱;然后,将提取的边际谱特征代入PSO参数优化后的SVM,对故障类型进行识别。仿真信号分析结果表明,MODWPT边际谱在抗模式混叠、抗边界效应和频率提取准确性方面都要优于EMD方法。通过对6种不同类型的齿轮故障信号进行分析,MODWPT边际谱归一化特征具有明显的故障类型分层现象,对齿轮故障的识别准确率达到98%,说明该方法具有较强的故障诊断能力。

主 题 词：齿轮故障诊断 经验模式分解 希尔伯特边际谱 支持向量机 粒子群算法 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.7652/xjtuxb202002005

馆 藏 号：203883199...