基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

• 作者: 丁承君 付晓阳 冯玉伯 张良
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 变分模态分解 参数优化 果蝇优化算法 齿轮箱 故障特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 171-176
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.03.028

摘要

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法.首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征.结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁承君	河北工业大学机械工程学院	84	619	13.0	23.0
2	冯玉伯	河北工业大学机械工程学院	15	18	3.0	3.0
3	张良	河北工业大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0
4	付晓阳	河北工业大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0