机床与液压

北大核心,WJCI

国内刊号:44-1259/TH

国际刊号:1001-3881

机床与液压杂志2023年第6期:基于SSA-VMD和2.5维谱的齿轮箱磨损故障诊断

发布日期:

作者:毕浩程,蒋章雷,吴国新,刘秀丽,王红军,栾忠权

单位:北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

关键词:变分模态分解;樽海鞘群算法;25维谱;行星齿轮箱;故障诊断

基金:国家自然科学基金面上项目(61973041;51975058);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目(QXTCP C202120)

针对行星齿轮箱实际工况中存在多种频率耦合无法直接提取故障特征频率的问题,提出一种基于樽海鞘群算法优化变分模态分解(SSA-VMD)结合2.5维谱的故障诊断方法。运用SSA优化VMD的参数;运用自相关系数对分解信号进行重构,降低噪声的干扰;最后运用2.5维谱对重构信号中的频率耦合进行解耦运算。搭建行星齿轮箱磨损故障全生命周期实验台采集振动信号,运用提出的方法解耦出参与耦合的故障频率成分,揭示了行星齿轮箱磨损故障演化规律。研究结果表明:随着磨损故障程度的加深,磨损故障特征频率明显增多。?

来源:2023年第6期

《机床与液压》期刊编辑部

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