基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断

作     者：牛礼民 万凌初 胡超 NIU Limin;WAN Lingchu;HU Chao

作者机构：安徽工业大学机械工程学院马鞍山243000 安徽工程大学电气传动与控制安徽省重点实验室芜湖241000 

出 版 物：《现代制造工程》 (Modern Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2024年第3期

页      面：134-139页

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：安徽省高校重点实验室开放基金资助项目(XJSK202104) 安徽省重点实验室开放基金资助项目(QKJ202204) 

主　　题：变速箱轴承 MCKD算法 IPSO算法 故障诊断 

摘      要：针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。