[發明專利]一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法

有效

• 申請號: 201710868167.3
• 申請日: 2017-09-22
• 公開（公告）號: CN107608936B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 何水龍;李慧;王衍學;蔣占四
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06F17/14
• 分類號: G06F17/14;G01M13/02
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

1.一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法，其特征在是，其具體包括如下步驟：

步驟1、采用加速度振動傳感器拾取行星齒輪箱振動信號，該加速度振動傳感器安裝在待測行星齒輪箱輸入軸端蓋上；

步驟2、對采集到的振動信號進行多小波基函數的自適應構造；

步驟2.1、選定初始多小波以及用于修正多小波的其它多小波的多小波基函數和多尺度函數的平移量，并通過提升系數方程構造新的多小波，通過求解欠定條件下的提升系數方程的解確定自由參數；利用對稱條件和消失矩條件構造提升線性方程組，求解欠定條件下的提升線性方程組獲得提升系數，在此過程中引入可調控的自由參數，將提升系數代入提升系數方程并進行Z變換實現多小波的對稱提升，完成多小波基函數的構造；步驟2.2、根據行星齒輪箱故障特征的結構特點，構造歸一化多重分形熵作為多小波基函數自適應優化過程中的評價指標，基于智能優化算法獲得與故障特征相適應的最優多小波基函數；

首先，選擇具有合適消失矩的母小波，確定配分函數，并通過質量因子描述配分函數的尺度行為，進而對質量因子進行Legendre變換得到信號的多重分形譜；

其次，將信息熵計算引入多重分形譜中，構造多重分形熵，并進行歸一化處理得到歸一化多重分形熵；

最后，基于智能優化算法，以多小波分解后兩個小波基函數對應的細節信號的歸一化多重分形熵之和最小為優化目標函數進行優化，獲得自適應多小波基函數；

步驟3、采用最優多小波基函數對所采集的信號進行冗余多小波變換，獲得多個分解后的子頻帶；

步驟4、計算每個子頻帶的故障特征頻率處的相對能量比，將相對能量比較高的子頻帶作為復合故障特征所在的敏感子頻帶；

步驟5、逐一對分解得到的敏感子頻帶進行Hilbert包絡解調處理，提取出行星齒輪箱復合故障相關特征，并進行識別診斷。

2.根據權利要求1所述的一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法，其特征是，步驟2.2中，智能優化算法為遺傳算法。

3.根據權利要求1所述的一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法，其特征是，步驟2.2中，歸一化多重分形熵H_n為：

式中，f(α_i)為信號的多重分形譜，k為平移量。

4.根據權利要求1所述的一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法，其特征是，步驟3中，對多小波基函數進行冗余多小波變換的層數為3層。

5.根據權利要求1所述的一種行星齒輪箱復合故障特征提取方法，其特征是，步驟4中，每個子頻帶的故障特征頻率處的相對能量比r為：

其中f_c∈(f_c-Δ，f_c+Δ)

式中，A為平方包絡譜的幅值，f_c為特征頻率，Δ為所選擇的頻率區間，f為子頻帶范圍。