基于STOA-VMD结合相关峭度及2.5维谱的行星齿轮箱磨损故障诊断

作者：张家帅; 蒋章雷^*; 刘秀丽; 吴国新

来源：北京信息科技大学学报(自然科学版), 2023, 38(01): 56-69.

DOI：10.16508/j.cnki.11-5866/n.2023.01.008

• 行星齿轮箱
• 磨损故障
• 变分模态分解
• 乌燕鸥算法
• 相关峭度
• 2.5维谱

针对行星齿轮箱振动信号的非线性特征明显、故障特征难以识别的问题，提出了一种基于乌燕鸥算法(sooty tern optimization algorithm, STOA)优化变分模态分解(variational modal decomposition, VMD),并结合相关峭度以及2.5维谱的故障诊断方法。由于变分模态分解的分解能力取决于二次惩罚因子α和本征模态分量个数K两个参数，所以首先运用乌燕鸥算法对VMD参数进行优化，确定最优的参数，然后以相关峭度为依据重构本征模态分量，最后利用2.5维谱对重构信号进行分析。搭建了行星齿轮箱磨损故障加速疲劳寿命试验台，获得了故障数据，运用STOA-VMD结合相关峭度及2.5维谱的方法对故障数据进行分析。结果表明该方法能够准确提取磨损故障特征频率。

• 单位
  北京信息科技大学