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基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型

作者:王洪,张锐丽,吴凯. 日期:2023-11-27/span> 浏览:157 查看PDF文档

基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱
损伤识别模型*
王洪1,张锐丽1,吴凯2

(1.宜宾职业技术学院 智能制造学院,四川 宜宾 644003;2.成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059)


摘要:针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。

关键词:故障特征提取;信号分解及信号重构;特征降维;改进自适应噪声完备集成经验模态分解;改进多尺度加权排列熵;线性判别分析;蝴蝶优化算法;支持向量机

中图分类号:TH132.41文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)11-1709-09

本文引用格式:

王洪,张锐丽,吴凯.基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型[J].机电工程,2023,40(11):1709-1717.

WANG Hong, ZHANG Ruili, WU Kai. Gear box damage identification model based on ICEEMDAN and IMWPE-LDA-BOA-SVM[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(11):1709-1717.





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