[發(fā)明專利]基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201410391712.0 | 申請(qǐng)日: | 2014-08-11 |
| 公開(公告)號(hào): | CN104122086A | 公開(公告)日: | 2014-10-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 黃章俊;李錄平;田紅 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 長沙理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G01M13/02 | 分類號(hào): | G01M13/02 |
| 代理公司: | 湖南兆弘專利事務(wù)所 43008 | 代理人: | 趙洪;譚武藝 |
| 地址: | 410114 湖南省長沙市雨花區(qū)萬家*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 kriging 模型 風(fēng)力機(jī) 齒輪箱 故障診斷 方法 | ||
1.一種基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法,其特征在于實(shí)施步驟如下:
1)分別采集風(fēng)力機(jī)齒輪箱在各個(gè)工況模式下的多個(gè)振動(dòng)信號(hào)序列,所述各個(gè)工況模式包括風(fēng)力機(jī)齒輪箱的正常狀態(tài)、磨損狀態(tài)和斷齒狀態(tài);
2)分別計(jì)算所述振動(dòng)信號(hào)序列的多個(gè)故障信號(hào)特征值;
3)根據(jù)各個(gè)工況模式下多個(gè)振動(dòng)信號(hào)序列對(duì)應(yīng)的故障信號(hào)特征值,通過隸屬度函數(shù)建立工況模式、診斷目標(biāo)值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和樣本數(shù)據(jù)表,所述樣本數(shù)據(jù)表的每一個(gè)表項(xiàng)包括工況模式、多個(gè)故障信號(hào)特征值、診斷目標(biāo)值三種類型的數(shù)據(jù);
4)依據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)表中的部分或者全部數(shù)據(jù),采用最小二乘法進(jìn)行變差函數(shù)理論模型的擬合,得到變差函數(shù)理論模型的參數(shù)值及變差函數(shù)理論模型;
5)基于所述變差函數(shù)理論模型,按照Kriging方法建立各個(gè)故障信號(hào)特征值構(gòu)成的輸入向量、診斷目標(biāo)值之間的近似函數(shù)關(guān)系得到由Kriging估計(jì)量的計(jì)算表達(dá)式構(gòu)成的Kriging模型,所述Kriging模型的輸入量為待診斷振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的各個(gè)故障信號(hào)特征值構(gòu)成的輸入向量,所述Kriging模型的輸出量為與診斷目標(biāo)值對(duì)應(yīng)Kriging估計(jì)量;
6)檢測(cè)風(fēng)力機(jī)齒輪箱在工作狀態(tài)下的待診斷振動(dòng)信號(hào),計(jì)算所述待診斷振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)故障信號(hào)特征值,將所述待診斷振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)故障信號(hào)特征值構(gòu)成的輸入向量輸入所述Kriging模型,得到Kriging模型輸出的Kriging估計(jì)量,根據(jù)所述Kriging估計(jì)量查詢所述工況模式、診斷目標(biāo)值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而確定待診斷振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的工況模式。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法,其特征在于:所述多個(gè)故障信號(hào)特征值包括功率譜熵、小波包能熵、峭度、偏度、關(guān)聯(lián)維數(shù)和盒維數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法,其特征在于:所述步驟2)中具體是指根據(jù)式(1)計(jì)算振動(dòng)信號(hào)序列的功率譜熵;
式(1)中,GF表示振動(dòng)信號(hào)序列的功率譜熵,qi表示第i個(gè)振動(dòng)信號(hào)的功率譜在振動(dòng)信號(hào)序列中的功率譜總和中所占的比重,N表示振動(dòng)信號(hào)序列中振動(dòng)信號(hào)的數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法,其特征在于:所述步驟2)中具體是指根據(jù)式(2)計(jì)算振動(dòng)信號(hào)序列的小波包能熵;
式(2)中,HF表示振動(dòng)信號(hào)序列的小波包能熵,Ei表示第i個(gè)振動(dòng)信號(hào)的頻帶能量在振動(dòng)信號(hào)序列中的頻帶能量總和中所占的比重,N表示振動(dòng)信號(hào)序列中振動(dòng)信號(hào)的數(shù)量。
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