利用参数自适应多点最优最小熵反褶积的行星轮轴承微弱故障特征提取

针对行星轮轴承故障振动信号受复杂传递路径、强背景噪声和齿轮振动干扰的影响,导致故障特征微弱难以提取的问题,提出一种参数自适应的多点最优最小熵反褶积(parameter adaptive multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,PA-MOMEDA)的行星轮轴承微弱故障诊断方法。为克服MOMEDA依赖人为经验选取主要影响参数的不足,建立多目标优化新指标,通过粒子群算法优良的寻优特性来自动确定最佳的影响参数,使用参数优化的MOMEDA对行星轮轴承故障信号进行最佳解卷积运算。针对MOMEDA解卷积信号存在严重边缘效应的问题,设计一种波形延伸策略对解卷积信号进行自适应补偿,提高了MOMEDA对微弱故障冲击特征的解卷积性能。对提升的解卷积信号进行包络解调处理,即可从其包络谱中提取到明显的故障特征频率。通过行星轮轴承故障仿真和工程实验数据分析表明,相比传统的MOMEDA方法、MCKD方法和快速谱峭度方法,该方法能成功地提取微弱的故障冲击特征且更加明显,提高了行星轮轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。