基于LMD云模型与PSO-KELM的齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱故障振动信号具有非平稳性与不确定性的特点，导致齿轮箱故障诊断精度较低。针对该问题提出一种基于局部均值分解（LMD）云模型特征提取结合粒子群优化（PSO）核极限学习机（KELM）的齿轮箱故障诊断方法。首先，将故障振动信号用LMD分解得到若干PF分量，并利用相关系数原则筛选出相关性较高的PF分量；其次，在云模型中输入筛选后的PF分量，采用逆向云发生器对特征向量进行提取并输入到PSO-KELM中进行故障诊断；最后，利用QPZZ-Ⅱ实验台齿轮箱实测数据对该方法进行了性能分析。结果表明，该方法识别精度为97.65%，与多种方法进行对比，该方法具备最佳识别性能。