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摘要：本发明公开了一种基于TVF‑EMD和THGWO‑ELM的齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：1）建立齿轮箱样本数据集，使用Savitzky‑Golay滤波对原始数据进行降噪；2）使用时变滤波器的经验模态分解TVF‑EMD将去噪后的信号分解成多个内涵模态分量IMF；3）利用方差贡献率‑信息熵筛选出最优IMF；4）利用Tent混沌映射初始化种群，并引入非线性正弦学习因子，利用混合正弦余弦算法优化灰狼算法GWO，更新头狼位置；5）利用优化后的GWO优化极限学习机ELM阈值和权重，构造基于改进灰狼优化算法的极限学习机THGWO‑ELM模型，利用该模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明构造一种混合齿轮箱故障诊断模型，减少搜索中陷入局部最优的现象，显著提升诊断准确率。

主权项：1.一种基于TVF-EMD和THGWO-ELM的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立齿轮箱样本数据集，使用Savitzky-Golay滤波对原始数据进行降噪；步骤2：使用时变滤波器的经验模态分解TVF-EMD将去噪后的信号分解成多个内涵模态分量IMF；步骤3：利用方差贡献率-信息熵方法筛选出最优IMF；步骤4：利用Tent混沌映射初始化种群，利用混合正弦余弦算法优化灰狼算法GWO，更新头狼位置；步骤5：利用优化后的灰狼算法GWO优化极限学习机ELM的阈值和权重，构造基于改进灰狼优化算法的极限学习机THGWO-ELM模型，利用该模型进行故障诊断；所述步骤4中灰狼算法GWO具体步骤为：41初始化GWO算法参数以及向量参数A、C；A＝2ar1-a，C＝2r2其中，A和C是系数向量，a是一个线性减少的数字，r1和r2是0到1之间的随机向量；42计算狼的个体适应度值并保存适应度最优的三个头狼个体为α，β，δ，对应位置分别为Xα，Xβ，Xδ；灰狼位置计算公式如下：D＝|CXPt-Xt|，Xt+1＝Xpt-AD其中，XPt是当前猎物的位置，Xt是第t代头狼的位置，D是灰狼和猎物之间的距离；43更新种群中三只头狼的位置；Dα＝|C1·Xαt-Xt|，Dβ＝|C2·Xβt-Xt|，Dδ＝|C3·Xδt-Xt|，Xαt+1＝Xαt-A1Dα，Xβt+1＝Xβt-A2Dβ，Xδt+1＝Xδt-A3Dδ， 其中，Xt+1是灰狼更新后的最新位置；所述步骤4中利用混合正弦余弦算法优化灰狼算法GWO，更新头狼位置，并引入非线性正弦学习因子，则学习因子公式和改进后的头狼位置公式如下：ω＝ωmin+ωmax-ωmin·sintπitermax 其中，r1为[0，2π]内的随机数，r2是[0，2]内的随机数；44更新收敛因子a和向量参数A、C的值；45判断是否达到最大的迭代次数t，若达到则结束迭代过程；否则，返回步骤42，直到达到迭代要求为止。

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