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摘要
在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自动编码器使极限学习机隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件实现其隐含层的分层;最后,将上述特征向量集作为分层核极限学习机的输入,通过训练建立行星齿轮箱太阳轮的故障分类模型。结果表明,所提方法实现了太阳轮振动信号中敏感瞬态冲击特征的有效提取及其特征向量集的高质量构建,同时也提高智能诊断模型的分类精度。
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