自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断研究

Abstract

强噪环境下，复合故障特征提取难度更大，VMD（Variational Mode Decomposition）被大量应用于齿轮箱故障诊断中；但是它属于参数型分解方法，K过大或过小都会导致过分解或欠分解现象，因此分解的层数需要自适应的确定。提出了一种多点峭度和VMD的复合故障特征提取方法。考虑到多点峭度可以提取多故障的冲击性周期的个数；周期性冲击个数决定VMD的分解层数K，通过VMD处理后，进一步通过FFT确定故障特征。所提出的自适应复合故障特征提取方法和EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）对比分析，验证了它可以克服模态混叠的特征，通过对实测性信号处理进一步确定了此方法的有效性。最终确定了齿轮剥落和轴承滚珠等复合故障特征