[發(fā)明專利]一種基于級(jí)聯(lián)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解齒輪故障診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610012425.3
• 申請(qǐng)日: 2016-01-11
• 公開（公告）號(hào): CN105699072B
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任彬;楊紹普;喬卉卉;郝如江;莊珊娜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 石家莊鐵道大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M13/02
• 分類號(hào): G01M13/02;G06K9/00
• 代理公司: 北京遠(yuǎn)創(chuàng)理想知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11513
• 代理人: 李蔚君

1.一種基于級(jí)聯(lián)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解齒輪故障診斷方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)采用振動(dòng)傳感器對(duì)齒輪故障工況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并采集齒輪故障工況振動(dòng)信號(hào)；設(shè)采集到的齒輪斷裂狀態(tài)信號(hào)中的振動(dòng)信號(hào)為x(t)，令r_i(t)為振動(dòng)信號(hào)x(t)經(jīng)第i次迭代篩選后的信號(hào)；將振動(dòng)信號(hào)x(t)初始化，x(t)＝r₀(t)，i＝1；

(2)將采集到的振動(dòng)信號(hào)x(t)采用多級(jí)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法進(jìn)行故障信號(hào)局部特征提取，獲取本征模態(tài)函數(shù)：

(3)對(duì)得到的本征模態(tài)函數(shù)進(jìn)行功率譜分析，提取本征模態(tài)函數(shù)分量IMF的混合單頻信息，并判斷其是否發(fā)生了模態(tài)混疊狀態(tài)：

(a)對(duì)本征模態(tài)函數(shù)分量IMF進(jìn)行功率譜分析，將功率譜中各個(gè)頻率對(duì)應(yīng)的幅值從大到小進(jìn)行排序(A_i1,A_i2.....A_in)，然后提取幅值排在前四位的四個(gè)幅值(A_i1,A_i2,A_i3,A_i4)及其對(duì)應(yīng)的四個(gè)頻率值(f_i1,f_i2,f_i3,f_i4)；

(b)若本征模態(tài)函數(shù)分量IMF對(duì)應(yīng)的前四位頻率值f_i1,f_i2,f_i3,f_i4中的最大值f_i'和最小值f_i”的比值則本征模態(tài)函數(shù)分量IMF發(fā)生了模態(tài)混疊現(xiàn)象，產(chǎn)生混疊模態(tài)信號(hào)IMF_j，然后進(jìn)入步驟(4)；否則，本征模態(tài)函數(shù)分量IMF沒有發(fā)生模態(tài)混疊現(xiàn)象，則轉(zhuǎn)到步驟(6)；

(4)對(duì)獲得的混疊模態(tài)信號(hào)IMF_j增加輔助信號(hào)s(t)，以得到新的混合信號(hào)y(t)；

輔助信號(hào)s(t)為：

s(t)＝asin(2πft)，

式中，a為輔助信號(hào)中的幅值，f為輔助信號(hào)中的頻率；幅值a和頻率f根據(jù)混疊模態(tài)信號(hào)IMF_j的特征確定：由混疊模態(tài)信號(hào)IMF_j的最大頻率與最小頻率均值確定f,由混疊模態(tài)信號(hào)IMF_j的最大幅值和最小幅值均值確定a；

(5)對(duì)步驟(4)得到的混合信號(hào)y(t)初始化，y(t)＝r_o(t)，i＝1；進(jìn)入步驟(2)循環(huán)，直到分解出的所有本征模態(tài)函數(shù)無模態(tài)混疊現(xiàn)象；

(6)對(duì)最后獲得的無模態(tài)混疊現(xiàn)象的本征模態(tài)函數(shù)進(jìn)行功率譜分析，獲取故障特征頻率。