[发明专利]一种基于VMD-AMCKD的行星齿轮箱早期故障诊断方法有效
| 申请号： | 201810762387.2 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN109029977B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 张俊;张建群;钟敏;李习科;陈涛 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于VMD‑AMCKD的行星齿轮箱早期故障诊断方法，包括步骤S1获取行星齿轮箱的振动加速度信号，并确定VMD参数；步骤S2基于VMD参数，对原振动信号进行VMD分解，并根据相关系数最大准则，选取最优分量；步骤S3:根据GOA寻优算法对所述最优分量进行MCKD参数的寻优；步骤S4:根据步骤S3得到的MCKD参数，对最优分量信号进行MCKD分析，再对解卷积后信号进行包络解调；步骤S5:将轴承理论故障特征频率值与包络谱中峰值明显的谱线进行对照，从而诊断出故障类型，确定故障部位。本发明采用GOA算法克服了MCKD算法中参数难以确定问题，采用VMD实现了信号降噪及各频率带分离，采用MCKD进一步增强故障冲击成分，对于行星齿轮箱早期故障诊断更为精准。 | ||
| 搜索关键词： | 行星齿轮箱 早期故障 算法 诊断 寻优 振动加速度信号 故障特征频率 包络解调 分量信号 故障部位 故障类型 信号降噪 振动信号 解卷积 频率带 包络 谱线 轴承 分解 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于VMD-AMCKD的行星齿轮箱早期故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤S1：获取行星齿轮箱的振动加速度信号，并确定VMD参数；/n步骤S2:基于VMD参数，对原振动信号进行VMD分解，并根据相关系数最大准则，选取最优分量；/n步骤S3:根据GOA寻优算法对所述最优分量进行MCKD参数的寻优；/n步骤S4:根据步骤S3得到的MCKD参数，对最优分量信号进行MCKD分析，再对解卷积后信号进行包络解调；/n步骤S5:将轴承理论故障特征频率值与包络谱中峰值明显的谱线进行对照，从而诊断出故障类型，确定故障部位；根据MCKD分析后的信号进行Hilbert包络解调并得到包络谱图，谱图中的特征频率与行星齿轮箱理论故障频率的对比，最终判定行星齿轮箱系统的故障状态，包括运行正常和存在故障两种状态；/n步骤S3所述GOA寻优算法为一种自然启发式算法，模拟自然界中的蚱蜢群寻找食物的行为，具体的模拟蚱蜢群集行为的数学模型如下所示：/nP
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