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基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

作者：苏世卿,王华锋. 日期：2024-09-26/span> 浏览：198 查看PDF文档

基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合

故障辨识研究*

苏世卿1,王华锋2

(1.新乡职业技术学院数控技术学院,河南新乡 453006;2.武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉 430081)

摘要:现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成，耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GAKELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GAKELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GAKELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。

关键词:齿轮传动;耦合故障;故障诊断准确率;精细复合多尺度散度熵;等距特征映射;遗传算法优化核极限学习机

中图分类号:TH132.41文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)09-1584-11

本文引用格式:

苏世卿,王华锋.基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究［J］.机电工程,2024,41(9):1584-1594.

SU Shiqing, WANG Huafeng. Application of RCMDE and ISOMAP in coupling fault identification of planetary gear transmission［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(9):1584-1594.