基于PSO-VMD与MED的煤矿齿轮箱故障诊断新法：噪声抑制与特征提取

本文主要探讨了煤矿机械齿轮箱故障诊断方法中的挑战以及一种创新解决方案。针对煤矿机械在运行过程中，由于强烈噪声干扰导致齿轮箱故障特征难以有效提取的问题，作者提出了一个结合粒子群优化（PSO）算法和变分模态分解（VMD）的诊断策略。PSO算法在此被用来优化VMD中的惩罚系数和分量个数，以找到最佳参数组合，从而提高分解效率并确保更精确的故障特征识别。 VMD是一种时频分析工具，通过将原始振动信号分解成多个本征模态函数（IMF），有助于分析信号的不同频率成分。优化后的VMD应用到齿轮箱的振动信号上，得到一组IMF分量，这些分量反映了齿轮箱运行的不同状态。然而，由于IMF中可能存在噪声，因此接着采用最小熵反褶积（MED）技术对与原信号相关度最高的IMF分量进行降噪处理，以增强故障特征的显现。 降噪后的IMF分量通过Hilbert包络解调进一步提取故障特征，这一步骤可以帮助工程师识别出齿轮箱故障的频率和强度变化，是诊断过程中的关键环节。实验结果证明了这种方法的有效性，它不仅能准确地提取故障特征，而且适用于实际的煤矿机械齿轮箱故障诊断场景，有助于提高设备维护的精度和效率。 此外，文章还提到了煤矿行业的其他相关研究，如智慧矿山、5G和WiFi6技术的应用、大采高工作面智能化综采、大数据驱动的故障诊断、矿用设备监控技术、瓦斯抽采智能化以及矿山物联网技术的发展等，这些都为煤矿机械故障诊断提供了更广阔的背景和参考框架。本文的研究成果对于提升煤矿机械健康监测水平、预防事故以及推动煤矿行业的智能化进程具有重要意义。