声发射-微振动特征融合的谐波减速器性能退化评估

来源：振动与冲击杂志2025年第19期北京时间：

作者：张熠鑫，徐洋xuyang@dhu，王腾飞，解国升，余智祺，马智宇

单位：东华大学机械工程学院，上海201620

摘要：为了确保工业机器人关节的稳定性和安全运行，准确评估谐波减速器的性能退化至关重要。针对现有性能退化评估方法多使用单一信号，难以全面捕获退化过程关键信息的问题，提出了一种基于遗传编程算法的自适应特征融合方法，通过结合声发射和微振动传感器数据，构建能够有效反映谐波减速器健康状态的多阶段健康指标。首先，对声发射和微振动信号进行多特征提取，分析信号特征的单调性、相关性、可预测性和鲁棒性指标。其次，利用熵权法对各指标进行线性加权，构建综合评价指标，基于最高指标得分筛选最优特征。最后，采用遗传编程算法融合最优特征，生成最终的健康指标。实验结果表明，所构建的健康指标能够精准捕获谐波减速器各退化阶段的损伤拐点。相较于单一特征，该指标更有效地揭示了损伤演化过程固有的近似单调趋势，且在单调性、可预测性和鲁棒性等方面表现更为优越，为谐波减速器的预防性维护提供了强有力的支持。<br>

关键词：谐波减速器；性能退化评估；声发射和微振动；自适应特征融合；健康指标