基于SPS与CNN的行星齿轮箱故障特征提取与诊断研究

简介

针对行星齿轮箱结构和运行工况复杂,导致信号故障特征提取困难的问题,通过分析行星轮系振动机理,初步推导出含故障齿轮箱振动信号频谱特征;运用谐波乘积谱(Harmonic product spectrum,HPS)与边带乘积谱(Sideband product spectrum,SPS)的方法,在噪声干扰以及故障冲击不明显的条件下,准确提取到了仿真信号的故障特征频率。进一步采集不同运行工况、不同故障状态下的行星齿轮箱振动信号,将提取后的故障特征输入到卷积神经网络中进行故障识别,成功获取到齿轮箱的故障信息,证明了该方法在行星齿轮箱故障诊断方面的可行性。