基于改进LMD算法的齿轮箱故障诊断研究

• 作者: 李敬豪 邢海波 陈悦
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 齿轮箱 故障诊断 有理样条插值 改进局部均值分解
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.12.009

摘要

齿轮箱是机械传动系统中最关键,也是最易发生故障的零部件之一.针对齿轮箱的故障诊断问题,提出了一种改进局部均值分解算法(Improved Local mean decomposition,ILMD),并将其应用于齿轮箱微弱故障特征的提取.首先,为了降低局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)算法的模态混叠效应,将一种优化的有理样条插值算法应用于ILMD包络线的构造;然后,采用ILMD算法将原始振动信号分解为一系列乘积函数分量(Product function,PF),并根据峭度值筛选出分解结果中包含故障信息最多的有效分量;最后,通过对有效分量的包络分析实现齿轮箱故障的有效诊断.实验结果表明,所提出方法能有效抑制LMD的模态混叠现象,并且能准确地识别出齿轮磨损故障.