仪器仪表学报

作者：任彬，李思雯，杨绍普，郝如江

单位：任彬,石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050000,,李思雯,石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050000,,杨绍普,石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050000,,郝如江,石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050000,

关键词：齿轮箱;多元函数粒子群优化算法;正则化模态差;优化检测

基金：国家自然科学基金（51405313）、河北省自然科学基金（A2016210099，E2019210299）、河北省青年拔尖人才计划（BJ2017047）、石家庄铁道大学在读研究生创新项目（YC2019025）资助

针对机车齿轮箱检测获取的多源信号具有数据量大、相关性低和可靠性差等问题，提出一种新型智能优化算法为多元函数粒子群优化算法。研究了粒子种群的异众比率和适应度对惯性权重的影响，在传统粒子群算法的基础上提高了算法的收敛速度及效率，以正则化模态差的适应度函数作为测点数量的评价指标，根据齿轮箱模态振型分析，实现了齿轮箱的多传感器检测优化。以齿轮断齿故障为试验对象，通过与传统检测方法比较分析，准确获取了齿轮箱输入轴转频39?5Hz，第三级啮合频率90?5Hz以及2~5倍频成分，快速识别了故障齿轮的位置。实验结果表明了该方法能够增强结构参数的识别率，有效提高了故障诊断的准确性，同时为机车故障预警和安全服役提供了关键技术基础。

来源：2019年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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