机床与液压

作者：周光祥，李鹏，江德业

单位：桂林电子科技大学电子信息学院；桂林电子科技大学电子信息学院；桂林电子科技大学电子信息学院

关键词：多传感数据融合;变速运行齿轮;异常振动信号;特征提取

基金：广西自然科学基金面上项目（2022GXNSFAA035616）

变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本，缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障，保证汽车变速器总成具有良好的振动特性，提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术，掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架，并以此为基础，参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块，结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法，从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明：在齿轮发生轻度磨损时，磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间，磨损振动信号的频率在0~4 000 Hz区间；中度磨损时，信号的幅值在30~55 mV之间，信号频率在3 000~7 000 Hz区间；重度磨损时，信号幅值在50~70 mV之间，信号频率在6 000~12 000 Hz区间，且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下，提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同，故障程度和故障类型的诊断性能均较好。

来源：2024年第7期

《机床与液压》期刊编辑部

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