[發明專利]一種基于流向圖的行星齒輪箱故障診斷方法

在審

• 申請號: 201710719339.0
• 申請日: 2017-08-21
• 公開（公告）號: CN107421738A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 于軍
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G01M13/02
• 分類號: G01M13/02;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種故障診斷方法，尤其涉及一種基于流向圖的行星齒輪箱故障診斷方法。

背景技術

行星齒輪箱具有設計緊湊、大傳動比和承載能力強等特點，從而廣泛應用于風力發電機、車輛或直升機等設備的機械傳動系統中。行星齒輪箱的正常運行依賴于齒輪，以及齒輪與其它零件的精密配合，任何微小的瑕疵均會影響行星齒輪箱的正常運行。然而，由于長期運行在高速、重載或高溫等復雜惡劣環境，行星齒輪箱極易發生裂紋或點蝕等故障；從而導致巨大的經濟損失，甚至機毀人亡等災難性的后果。因此，行星齒輪箱的故障診斷具有十分重要的工程意義和應用價值。

近年來，行星齒輪箱的故障診斷已逐漸成為國內外研究的熱點之一。許多方法已應用于行星齒輪箱的故障診斷中，如人工神經網絡(Artificial Neural Networks，ANNs)、證據理論(D-S Evidence Theory，DST)和支持向量機(Support Vector Machine，SVM)等。ANNs通過模擬人類大腦的神經網絡結構來進行思維、學習、記憶、決策和識別。因其簡單的結構，快速的訓練過程和良好的擴展能力，已成功應用于行星齒輪箱的故障診斷中。但其診斷過程晦澀且難于理解，收斂速度較慢，網絡的結構和參數較難確定。DST利用先驗概率分配函數獲得后驗概率的證據區間，并量化命題的可信度與似然率。其最大特點是在證據中引入了不確定性。因此DST為行星齒輪箱的故障診斷提供了一種新的解決思路。然而，在DST應用于行星齒輪箱的故障診斷過程中，故障診斷框架中各命題的基本概率分配函數的確定依然難于解決。在合成高度沖突的證據時，得到的故障診斷結果往往有悖常理。從而限制了DST在行星齒輪箱故障診斷中的應用。此外，SVM已發展為非常有效的行星齒輪箱故障診斷方法。它采用結構風險最小化原理，將低維數據映射到高維空間，通過最優超平面將數據分類。其具有極高的推理準確性和良好的適應能力，且非常適合處理小樣本數據。但其最優超平面確定過程需要較長時間，且依賴于操作者的經驗和反復實驗。

流向圖是由波蘭學者Pawlak在2002年首次提出的一種新興的知識表示和數據分析工具。它主要由節點、有向分支和流函數三部分組成。作為粗糙集理論的擴展，其特點在于有向分支簡潔地描述信息的分布，無需提供所需處理數據以外的任何先驗知識，并不涉及信息的概率結構，具有圖形化的知識表示特性和知識存儲特性，能夠以圖形化的方式描述決策過程。因此，流向圖被廣泛應用于知識表示、數據挖掘和模式識別等領域。但流向圖在機械故障診斷方面的應用還較少。

發明內容

本發明的目的是為了解決行星齒輪箱診斷過程晦澀和診斷結果準確率低的問題，為行星齒輪箱的故障診斷提供一種新穎的解決思路，而提出了一種基于流向圖的行星齒輪箱故障診斷方法。

一種基于流向圖的行星齒輪箱故障診斷方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟一、從典型行星齒輪箱振動信號中提取故障診斷特征，形成行星齒輪箱的故障診斷訓練實例；

步驟二、通過流向圖構建算法構建行星齒輪箱故障診斷流向圖：首先構建流向圖的征兆屬性節點和決策屬性節點，然后根據決策表中的決策規則從左至右依次連接各節點，從而形成有向分支集，并累計節點和有向分支的流過次數，獲得節點流量和有向分支流量，并且計算節點流函數和有向分支流函數，并分別標記于節點下方和有向分支上方，最后計算有向分支的置信度和覆蓋度，并標記于有向分支上方，從而獲得行星齒輪箱故障診斷流向圖；

步驟三、利用流向圖約簡算法獲得最簡行星齒輪箱故障診斷流向圖：首先計算流向圖中所有路徑的一致性因子γ，然后刪除第一個征兆屬性節點，以及與它相連的有向分支，構建新流向圖，并且計算新流向圖中所有路徑的一致性因子γ’，如果一致性因子γ≤γ’，那么此征兆屬性節點可以刪除，否則此征兆屬性節點不可刪除，最后依次判斷其它征兆屬性節點，直至最后一個征兆屬性節點，刪除所有可刪除的征兆屬性節點，獲得最簡行星齒輪箱故障診斷流向圖，從而以最簡的方式表示征兆屬性和決策屬性之間的因果關系；

步驟四、從待診故障行星齒輪箱振動信號中提取故障診斷特征，形成行星齒輪箱的故障診斷待診實例；

步驟五、采用流向圖分類決策算法確定待診行星齒輪箱的故障類型：首先根據待診實例的完整路徑計算完整路徑的置信度，然后根據置信度大小，確定待診實例的故障類型，其中故障類型為最大的置信度的節點所表示的故障類型，最后計算完整路徑的覆蓋度，將完整路徑的置信度和覆蓋度用于分類決策的量化評價指標。