時變轉(zhuǎn)速下基于IFMD的行星齒輪箱微弱故障診斷

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摘要： 針對強背景噪聲干擾且變轉(zhuǎn)速下行星齒輪箱早期微弱故障特征難以被有效識別的問題，提出一種改進特征模態(tài)分解（Improved Feature Mode Decomposition，IFMD）的時變工況行星齒輪箱微弱故障診斷方法。對于特征模態(tài)分解算法中的關(guān)鍵輸入?yún)?shù)分解模態(tài)個數(shù)n、濾波器個數(shù)K和濾波器長度L需要依靠人為經(jīng)驗反復(fù)嘗試而不具有自適應(yīng)的問題，提出通過尺度空間譜劃分來確定所需分解模態(tài)個數(shù)n；在此基礎(chǔ)上，以譜基尼指數(shù)（Spectral Gini Index，SGI）作為目標函數(shù)，采用粒子群算法自動確定最佳的濾波器個數(shù)K和濾波器長度L。（剩余14108字）