PSO优化的最大峭度熵反褶积齿轮箱故障诊断

发布时间：2021-09-22 03:11

　　考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更加有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 

【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

EEMD分解频域图

当多个故障共存时,需要将不同的故障特征分解为不同的固有模态函数。因此,需要用EEMD对信号进行分解。它不仅可以消除与原始信号无关的高噪声分量,而且可以将不同的时间尺度分解为不同的固有模态函数。考虑到EEMD中存在模式混合,引入模态函数重构的思想来改善冲击信号的能量,同时消除模式混合。为了自适应地确定滤波器的长度,采用滤波器组对滤波器长度进行优化,既避免了人为设定的主观性,又提高了参数选择的精度[20]。最后,对去噪信号进行包络谱分析,确定最终故障特征。故障诊断流程步骤如图1所示。1) 首先利用EEMD对振动信号进行分解。

为了验证该方法在工程应用中的优越性,在封闭功率流试验台上进行了相关试验。试验台主要部件包括试验齿轮箱、控制台、电机、三向加速度传感器等,电机功率30 kW,调速范围120～1 300 r/min,具体试验平台如图2所示,图2中1代表可调速电机,2为联轴器,3为变速箱,4是变速仪表,5代表扭杆,6是测试变速箱,7是加速度传感器1,8是加速度传感器2。为了验证该方法的有效性,对有缺陷的齿轮和有裂纹的轴承外圈进行了试验。具体故障形式如图3和4所示,采集振动信号的加速度器为YD77SA。灵敏度0.01 v/ms2,轴承型号3222,采样频率8 000 Hz,齿数18。经简单计算,齿轮啮合频率为360 Hz,轴承外圈失效频率为160 Hz,如表1所示。图3 轴承故障图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3403018