基于EEMD-PSO-ELM的RV减速器故障诊断模型_刘永明.pdf

《基于EEMD-PSO-ELM的RV减速器故障诊断模型》讲解了针对RV减速器故障不明显、样本数据少、难诊断的问题，提出了一种新的故障诊断模型。文章指出RV减速器正常运行时扭矩传递具有周期性，并利用旋转机械测试信号周期演变特征和集成经验模态分解（EEMD）能够有效反映这种周期性。文中构建了一个基于EEMD的粒子群优化（PSO）算法的极限学习机（ELM）故障诊断模型。通过西安交通大学轴承实验数据集验证了该模型性能，并将实际RV减速机测试平台的数据代入所提模型进行分析，结果显示新模型能更有效地判断RV减速机的工作状态。与现有其他模型相比，该方法在准确性和鲁棒性方面表现更为优异。文章还回顾了近年来国内外学者在RV减速器故障诊断领域的研究进展，指出现有方法虽然精度较高，但普遍存在计算复杂、需要大量数据支撑以及初期故障数据特征较少等问题。

《基于EEMD-PSO-ELM的RV减速器故障诊断模型》适用于机器人领域和航空领域的RV减速器故障诊断。该模型特别适合那些面临故障不明显、样本数据有限且难以准确诊断问题的工程技术人员。此外，对于从事RV减速器设计、制造、维护的企业和机构来说，此模型提供了可靠的技术支持，有助于提高设备可靠性，减少因减速器故障带来的经济损失。同时，该模型也可应用于其他类似旋转机械的故障诊断场景，为相关领域的研究人员和技术人员提供参考。