基于变分态分解与灰狼优化支持向量机的齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮齿轮箱的振动信号具有非平稳、非线性特性,在复杂工况下,会对其早期微弱的故障信号造成干扰,不能正确地识别出故障信息。为解决以上问题,采用基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与灰狼优化支持向量机的故障诊断方法。利用中心频率近似方法,求解出了变分模态分解的参数K,对分解出的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量进行相关性分析,优选出分量进行信号重构。将重构信号进行故障特征提取,利用灰狼优化支持向量机的方法进行故障模式识别。实验结果表明：采用所提方法对行星齿轮箱的故障识别准确率达到99.375%。