一种基于VMD-AMCKD的行星齿轮箱早期故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于VMD‑AMCKD的行星齿轮箱早期故障诊断方法，包括步骤S1获取行星齿轮箱的振动加速度信号，并确定VMD参数；步骤S2基于VMD参数，对原振动信号进行VMD分解，并根据相关系数最大准则，选取最优分量；步骤S3:根据GOA寻优算法对所述最优分量进行MCKD参数的寻优；步骤S4:根据步骤S3得到的MCKD参数，对最优分量信号进行MCKD分析，再对解卷积后信号进行包络解调；步骤S5:将轴承理论故障特征频率值与包络谱中峰值明显的谱线进行对照，从而诊断出故障类型，确定故障部位。本发明采用GOA算法克服了MCKD算法中参数难以确定问题，采用VMD实现了信号降噪及各频率带分离，采用MCKD进一步增强故障冲击成分，对于行星齿轮箱早期故障诊断更为精准。