[發明專利]一種鐵路機車齒輪箱中齒輪故障診斷方法

在審

• 申請號: 202010219467.0
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111351655A
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 譚浩宇;郭倩文;陳湘;顏毅斌
• 申請（專利權）人: 湖南鐵路科技職業技術學院
• 主分類號: G01M13/021
• 分類號: G01M13/021;G01M13/028
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 楊千尋;馮振寧

本發明公開了一種鐵路機車齒輪箱中齒輪故障診斷方法；包括以下步驟：S1、采集機車齒輪箱各種故障振動信號；S2、計算機車齒輪箱故障的各種信息熵值；S3、建立各種機車齒輪箱故障的信息熵點樣本庫；S4、采集需診斷的齒輪箱中振動信號，建立齒輪的信息熵點；S5、利用信息熵均距識別故障齒輪。本發明利用振動傳感器采集齒輪提取振動信號中的信息熵特征指標，在得到信息熵特征指標與齒輪故障的變化規律的前提下，獲得信息熵與齒輪故障之間的定量關系。在獲得多種測度信息熵特征的基礎上采用信息熵均距的診斷方法，對齒輪的故障進行診斷。由于信息熵能夠排除故障信號中的冗余信息，獲得平均信息量中的故障特征，能夠提高對齒輪故障的診斷效果。

技術領域

本發明涉及一種鐵路機車診斷方法，更具體地，涉及一種鐵路機車齒輪箱中齒輪故障診斷方法。

背景技術

目前，鐵路運輸擔任了現代運輸業的主力軍角色，但隨著列車運行速度以及載重量的提升，對列車運行安全提出了更加嚴格的要求。列車機車通常在高速或重載情況下運行，容易造成走行部產生非線性、非平穩特性的振動，造成齒輪箱中齒的斷裂、齒面疲勞、齒面劃痕和齒面磨損等故障，使機車走行部不能正常工作，甚至引發列車重大事故。

隨著鐵路事業的迅速發展，針對機車走行部的故障診斷也得到了廣泛關注。傳統的齒輪故障診斷主要依靠工作人員的經驗，導致了診斷效率的低水平。隨著計算機的迅速發展，經歷了故障診斷技術的三個發展階段：第一個階段是狀態檢測階段，主要是通過提取信號中能夠反映故障的特征值，選擇合適的特征參量，有效地監測齒輪箱的故障情況，如傅里葉變換、小波包變換等信號處理方法，能夠有效提取故障特征的特征參數。第二個階段是故障診斷階段，基于粗糙集理論、人工神經網絡等智能化系統，對故障模式進行分類，實現故障診斷。第三個階段是現代化管理階段，根據故障的診斷結果反饋，實現對設備控制的優化，實現經濟化運行。

在現有技術中，針對齒輪故障的診斷手段還是十分簡單的，大部分都只能檢測出齒輪發生故障，但是不能具體檢測出是齒輪中的哪種故障，給檢修維護帶來了一定不便。診斷方法中會有采集許多信息，大量的信息給數據信息及識別帶來了一定的難度，且診斷出來的準確精度浮動比較大。

發明內容

本發明針對現有技術中，齒輪故障的診斷手段十分簡單，只能檢測齒輪有故障而不能識別具體故障的問題。提供一種鐵路機車齒輪箱中齒輪故障診斷方法，能基于信息熵排除故障信號中的冗余信息，獲得平均信息量中的故障特征，更為平穩有效且準確的診斷齒輪的故障狀態。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種鐵路機車齒輪箱中齒輪故障診斷方法，包括以下步驟：

S1、采集機車齒輪箱各種故障振動信號；

S2、計算機車齒輪箱故障的各種信息熵值，包括奇異譜熵值、功率譜熵值、小波能譜熵值、小波特征譜熵值四種信息熵值。

S3、建立各種機車齒輪箱故障的信息熵點樣本庫；

S4、采集需診斷的齒輪箱中運行過程振動信號，建立齒輪的信息熵點；

S5、利用信息熵均距識別故障齒輪；在空間之中的信息熵均距為：

式中i依然表示齒輪故障狀態類型；j代表不同信息熵，l取4，S_aj表示未知潤滑狀態μ_a的第j種信息熵值；S_ij表示樣本潤滑狀態的第j種信息熵值。信息熵距表示未知潤滑狀態和樣本中第i種潤滑狀態的相似程度。

進一步地，在步驟S1中利用加速度傳感器和前置放大器，采集機車齒輪箱各種故障振動信號。

進一步地，在步驟S2中奇異譜熵值St為：