基于混合特征和CFOA-GRNN的行星齿轮箱故障诊断研究

来源：机床与液压杂志2022年第6期北京时间：

作者：许家才，吕亮，陆崇山，代劲

单位：国能云南新能源有限公司；国能云南新能源有限公司；武汉大学动力与机械学院；国能云南新能源有限公司

摘要：针对行星齿轮传动系统典型故障的识别，提出一种基于信号混合特征和混沌果蝇优化算法-广义回归神经网络（CFOA-GRNN）的故障诊断方法。计算信号的几种典型时域统计特征，并通过小波包分解获取信号频域能量特征，得到信号混合特征向量作为广义回归神经网络（GRNN）的输入；采用混沌扰动改进的果蝇优化算法对GRNN进行参数寻优，构建最优诊断模型；利用采集的行星齿轮箱实验台不同工况数据进行实验和对比。结果表明：所提方法能够有效识别不同工况下齿轮箱的不同故障；与其他模型相比，它具有参数设置简便、主观因素影响小、寻优速度快等优势，具有较好的实用性。

关键词：行星齿轮箱;故障诊断;混合特征;混沌果蝇优化算法;广义回归神经网络