基于优化VMD的齿轮箱轴承保持架故障特征提取

• 作者: 薛政坤 汪曦 于晓光 窦金鑫 马智博
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 关键词: 遗传算法 变分模态分解 轴承保持架 故障特征提取
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TG506
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.07.018

摘要

针对炼铁厂复杂生产环境,齿轮箱轴承保持架故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于优化变分模态分解参数的故障特征提取方法.首先,采用改进的遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)算法的模态分量个数K与惩罚因子α两个参数进行优化选取,提高分解效果;其次,利用参数优化后的变分模态分解处理信号数据,获得K个模态分量,依据最大相关系数值作为判定模态分量品质指标,选取模态分量中与原信号之间相关系数最大的模态分量作为最佳分量;最后,对最佳分量进行包络谱分析,提取故障特征.通过对仿真故障信号以及采集自某炼铁厂高炉上料传动系统,稳定工况下的齿轮箱轴承保持架故障的现场数据进行分析,二者均成功提取出故障特征信息,验证了该方法的有效性,以及对齿轮箱轴承保持架故障的特征提取具有一定的可靠性.