噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (4): 82-88.

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应用SDP点对称特征融合图像的行星齿轮箱故障诊断

崔宝珍1，彭智慧1, 2，王浩楠1，任川1，高乐乐1   

  1. （ 1. 中北大学机械工程学院，太原030051;2. 内蒙古第一机械集团有限公司，内蒙古包头014030 ）
  • 出版日期:2023-08-18 发布日期:2023-08-18

Fault Diagnosis of Planetary Gearbox Based on SDP Point Symmetric Feature Fusion Image

  • Online:2023-08-18 Published:2023-08-18

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摘要： 行星齿轮箱的内部结构复杂，其振动信号呈现非线性、非平稳特点，通过对比两种对原始振动信号处理的方法，应用点对称特征融合图像（Symmetrized Dot Pattern，SDP）达到故障诊断的目的。第一种方法是将采集到的振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）并将各阶IMF分量通过SDP转换为极坐标图像；第二种方法是将多测点采集到的原始振动信号直接通过SDP 将时频信号转换为极坐标图像；利用卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）对两种不同方式的SDP图像进行识别分类。通过行星齿轮箱故障实验台验证，结果表明时频融合能够更有效地实现故障诊断且分类准确率高达98.5 %。

关键词: 故障诊断, 行星齿轮箱, 变分模态分解, SDP, 卷积神经网络