Noise and Vibration Control ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (1): 122-127.

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Fault Analysis of Planetary Gear of RV Reducers Based on Information Entropy and VMD

  

  • Received:2021-11-19 Revised:2022-02-06 Online:2023-02-18 Published:2023-02-18

基于信息熵和VMD的RV减速器行星轮故障分析

徐天贇周俊   

  1. ( 昆明理工大学机电工程学院,昆明650500 )

摘要: 针对机器人RV减速器行星轮齿根裂纹故障在机器人作业中表征不明显、转频及故障特征提取困难等问题,提出一种信息熵和变分模态分解相结合的RV减速器行星轮故障识别方法。通过伺服电机电流信号获取RV减速器在稳定阶段的电机主轴转频,从而计算RV减速器的理论特征频率。结合电流信号的瞬时频率趋势图同步截取稳定阶段的振动信号,通过包络分析确定振动信号故障特征频段范围。最后利用信息熵与变分模态分解消除其余特征频率的干扰,提取RV减速器的故障特征。实验结果表明该方法在RV减速器出现行星轮齿根裂纹故障时,能够有效识别故障特征。

关键词: 故障诊断, RV减速器, 电流估计转频, 信息熵, 变分模态分解