[發明專利]利用混合域特征向量和灰色關聯分析對行星齒輪箱進行故障模式識別的方法

有效

• 申請號: 201410158106.4
• 申請日: 2014-04-18
• 公開（公告）號: CN103983452A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發明（設計）人: 程哲;胡蔦慶;張新鵬;胡雷;范彬;高明;何德雨
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G01M13/02
• 分類號: G01M13/02
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所 43008
• 代理人: 趙洪;周長清

1.一種利用混合域特征向量和灰色關聯分析對行星齒輪箱進行故障模式識別的方法，其特征在于，其步驟為：

（1）提取時域、頻域、階域和時頻域等特征參數f_t、f_f、f_s、f_tf，組成混合域特征向量F_m，并計算各特征參數的權重值w_t、w_f、w_s、w_tf，

F_m={f_t,f_f,f_s,f_tf}={f_m1,f_m2,f_m3,f_m4,...,f_mj}，j=1,2,3,...,m；

w_m={w_t,w_f,w_s,w_tf}={w_m1,w_m2,w_m3,w_m4,...,w_mj}，j=1,2,3,...,m；

式中m為特征向量中特征指標的個數；

（2）獲取行星齒輪箱振動監測的健康狀態和各種故障模式狀態的歷史數據，計算相對應的混合域特征向量值以此作為參考狀態矩陣：

式中0為健康狀態指標，1、2、3、…、n分別為各種故障狀態指標，n為故障模式的數量；

（3）實時采集行星齒輪箱振動監測數據，計算其混合域待檢信號特征向量

（4）將待檢信號特征向量與參考狀態矩陣的行向量分別作為灰色關聯分析算法的輸入，按下式進行計算：

ηj(k)=miniminkAi(k)+βmaximaxkAi(k)Ai(k)+βmaximaxkAi(k)]]>

式中，η_j(k)為待檢信號特征向量與標準模式矩陣在第k點的關聯系數，β為分辨系數；

（5）計算待檢信號特征向量與標準模式矩陣的關聯度向量作為灰色關聯算法的輸出向量。