基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法

在低转速工况下，容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况，导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题，为此，提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，采用DASP数据采集系统，采集了行星齿轮箱不同工况下的振动信号，采用平移不变量小波降噪方法，对其振动信号进行了降噪处理；然后，采用局域均值分解方法分解了其振动信号，分别采用了能量算子和循环频率对其进行了解调处理，获取了微弱故障信号分量所对应的幅值和相位调制信息，准确提取了行星齿轮箱的微弱故障信号特征；最后，采用最小二乘支持向量机(LSSVM)识别了齿轮箱不同故障特征，判断了行星齿轮箱的运行状态，实现了行星齿轮箱的故障诊断。研究结果表明：采用基于LMD的方法，可以对行星齿轮箱的微弱异常信号及强异常信号进行准确诊断，获得满意的行星齿轮箱故障诊断结果，有效保障行星齿轮箱的安全、稳定运转。