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AOA-CEEMDAN和融合特征在齒輪箱故障診斷中的應用

作者：馬衛東,劉子全,姚楠,等 日期：2024-05-24/span> 瀏覽：129 查看PDF文檔

摘要:自適應噪聲完備集成經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMDAN)的參數由于是人為設置的,從而會(huì )導致其信號的分解不徹底。針對這一問(wèn)題,提出了一種基于算術(shù)優(yōu)化算法(AOA)優(yōu)化CEEMDAN、融合特征和隨機森林(RF)的齒輪箱故障診斷方法。首先,采用AOA算法對CEEMDAN方法的關(guān)鍵參數進(jìn)行自適應選取,并采用優(yōu)化后的CEEMDAN方法對齒輪箱振動(dòng)信號進(jìn)行了分解,生成若干個(gè)本征模態(tài)函數(IMF);隨后,利用相關(guān)系數準則選擇了前4階IMF分量作為故障敏感分量;接著(zhù),利用由注意熵和散度熵組成的融合特征提取方法挖掘了故障敏感分量的故障特征,得到了故障敏感特征樣本;最后,將表征齒輪箱故障特性的故障特征輸入至RF多故障分類(lèi)器中,建立了故障分類(lèi)模型,完成了齒輪箱的故障識別;利用QPZZII型齒輪箱數據集進(jìn)行了實(shí)驗,并將其結果與采用其他方法所得結果進(jìn)行了對比。研究結果表明:相較于原始CEEMDAN,優(yōu)化后的CEEMDAN能夠更加準確地分解非線(xiàn)性齒輪箱振動(dòng)信號,故障識別準確率提高了4%;相較于單一的故障特征,融合特征能夠更加準確地表征齒輪箱的故障狀態(tài),故障識別準確率分別提高了3.2%和8%?；贏(yíng)OACEEMDAN和融合特征提取以及RF分類(lèi)器的故障診斷方法為齒輪箱的故障特征提取和故障診斷提供一種可行的思路和方案。

關(guān)鍵詞:齒輪箱;本征模態(tài)函數;算術(shù)優(yōu)化算法;自適應噪聲完備集成經(jīng)驗模態(tài)分解;隨機森林

中圖分類(lèi)號:TH132.41文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)05-0817-10

本文引用格式:

馬衛東,劉子全,姚楠,等.AOA-CEEMDAN和融合特征在齒輪箱故障診斷中的應用［J］.機電工程,2024,41(5):817-826.

MA Weidong, LIU Ziquan, YAO Nan, et al. AOA-CEEMDAN and fusion features and its application in gearbox fault diagnosis［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(5):817-826.