ASR降噪与改进LMD：齿轮故障诊断的高效策略

在当前的工业环境中，齿轮作为关键部件的健康状况直接关系到设备的性能和安全性。然而，恶劣的工作条件常常导致齿轮振动信号中的噪声严重干扰，使得特征信息难以准确提取。针对这一挑战，本文提出了一种创新的基于自适应随机共振(ASR)降噪和改进局部均值分解(LMD)的齿轮故障诊断方法。 ASR技术的核心在于利用粒子群优化算法来优化随机共振参数，确保在各种噪声背景下能有效地捕捉微弱的故障信号。粒子群优化是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的全局搜索策略，它通过迭代更新粒子的位置和速度，找到最优解，即最大化随机共振输出的信噪比。这种方法可以动态调整参数，提高信号处理的灵活性和准确性。 LMD是一种基于局部特征的信号分解技术，它根据信号的局部极值点将信号分割成多个不同频率成分的瞬态分量(PF)，有助于分离噪声和有用信号。在本研究中，通过对故障信号进行LMD分解，计算各个分量的信噪比，可以剔除伪分量，突出含有故障特征频率的分量。 模糊熵作为一种复杂的非线性信息度量，能够有效地描述信号的复杂性和不确定性。通过计算模糊熵特征，可以进一步提取齿轮故障的特征模式，增强诊断的精度。最后，将这些特征输入支持向量机(SVM)模型，进行齿轮类型的分类和识别。 实验结果表明，这种结合了ASR降噪和改进LMD的方法在多种齿轮类型识别上表现优异，能够在噪声环境中有效地提取故障特征，从而实现早期故障检测和预防，显著提高了齿轮故障诊断的可靠性。这种方法为工业现场的实际应用提供了强有力的技术支持，对于保障设备运行安全和提高生产效率具有重要意义。