基于EEMD-PSO-ELM的RV減速器故障診斷模型_劉永明.pdf

《基于EEMD-PSO-ELM的RV減速器故障診斷模型》講解了針對RV減速器故障不明顯、樣本數據少、難診斷的問題，提出了一種新的故障診斷模型。文章指出RV減速器正常運行時扭矩傳遞具有周期性，并利用旋轉機械測試信號周期演變特征和集成經驗模態分解（EEMD）能夠有效反映這種周期性。文中構建了一個基于EEMD的粒子群優化（PSO）算法的極限學習機（ELM）故障診斷模型。通過西安交通大學軸承實驗數據集驗證了該模型性能，并將實際RV減速機測試平臺的數據代入所提模型進行分析，結果顯示新模型能更有效地判斷RV減速機的工作狀態。與現有其他模型相比，該方法在準確性和魯棒性方面表現更為優異。文章還回顧了近年來國內外學者在RV減速器故障診斷領域的研究進展，指出現有方法雖然精度較高，但普遍存在計算復雜、需要大量數據支撐以及初期故障數據特征較少等問題。

《基于EEMD-PSO-ELM的RV減速器故障診斷模型》適用于機器人領域和航空領域的RV減速器故障診斷。該模型特別適合那些面臨故障不明顯、樣本數據有限且難以準確診斷問題的工程技術人員。此外，對于從事RV減速器設計、制造、維護的企業和機構來說，此模型提供了可靠的技術支持，有助于提高設備可靠性，減少因減速器故障帶來的經濟損失。同時，該模型也可應用于其他類似旋轉機械的故障診斷場景，為相關領域的研究人員和技術人員提供參考。