[發明專利]一種基于APEWT和IMOMEDA的行星齒輪箱早期故障診斷方法

有效

• 申請號: 202010541496.9
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111623982B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 李宏坤;王朝閣;胡少梁
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G01M13/028
• 分類號: G01M13/028;G01M13/021;G06F17/14;G06F17/15
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪;侯明遠

1.一種基于APEWT和IMOMEDA的行星齒輪箱早期故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：將加速度傳感器安裝在行星齒輪箱殼體的正上方，用于采集故障振動信號x(n)，其中，n＝1_,2,...,N，N為信號的數據點數；

步驟S2：對行星齒輪箱故障信號x(n)進行快速離散傅里葉變換得到信號頻譜X(f)，將高斯核函數與信號頻譜X(f)進行卷積運算得到其離散尺度空間譜L(f,s)；

其中，離散尺度空間譜的計算過程為：將步驟S1中采集到的故障振動信號進行快速離散傅里葉變換得到其頻譜X(f)，并與高斯核函數g(f,s)進行卷積運算得到尺度空間譜，則信號傅里葉頻譜的離散尺度空間表示為：

式中，s為尺度參數；f代表頻率；高斯核函數為P為高斯核函數的長度，取以使其逼近誤差；如果尺度參數設定為固定值s₀，那么尺度空間L(f,s₀)的每個局部極大值對應一個單分量成分，該單分量的頻段由相鄰的兩個局部極小值確定；選取尺度參數s＝9f_ch²，f_ch為故障特征頻率；

步驟S3：在尺度空間譜L(f,s)上自適應確定頻段的劃分邊界，具體過程為：首先搜索離散尺度空間譜中的局部極大值點，將極大值點中的局部極小值點作為尺度空間譜劃分的初始邊界點，對離散尺度空間譜進行初始頻段劃分；假設初始邊界將離散尺度空間譜劃分為M段,所對應的初始頻率邊界為ω_initial＝{ω_i,i＝0,1...M}，其中ω₀＝0，ω_M＝f_s/2，f_s為信號的采樣頻率；然后，在初始劃分的每個頻段區間內，搜索幅值最大值點L_max(n)，其對應的頻率值為ω_max(f)，并且在每個頻率區間內最大值點的左側搜索極小值點L_lmin(n)，其對應的頻率值為ω_lmin(f)；在最大值點的右側搜索極小值點L_rmin(n)，其對應的頻率值ω_rmin(f)；其次，通過spline三次樣條插值方法擬合離散尺度空間譜上所獲取的極大值點ω_max和極小值點ω_lmin及ω_rmin，從而得到離散尺度空間譜的變化曲線Y(k)，其中k＝1,2,...,N/2；最后，通過選取變化曲線Y(k)上的局部極小值點所對應尺度空間譜上的頻率值作為尺度空間譜的最終頻段劃分的邊界點，其中，p＜＝M，

如果在[ω₀,ω₁]之間有多個新頻率邊界ω_new，選擇最接近ω₁的新邊界作為最終頻譜邊界劃分的第一個頻率邊界，則最終頻率劃分邊界表示為否則，最終的頻率劃分邊界ω_final＝ω_new；

步驟S4：由于尺度空間譜與信號傅里葉頻譜的頻率軸相互對應，基于步驟S3劃分得到的頻段邊界，在信號傅里葉頻譜中構建正交小波濾波器組，采用APEWT算法將行星齒輪箱故障振動信號分解為一系列模態分量z(n)；

步驟S5：根據敏感分量篩選準則，從APEWT分解的模態分量中選取敏感分量z_max(n)作進一步的分析；

敏感分量篩選準則為：計算APEWT分解得到的各模態分量與原始故障信號之間的余弦相似度值C_S，選取最大C_S值對應的模態作為敏感分量進行下一步的處理；其中，余弦相似度值C_S的計算公式如下：

式中，X₁(n)和X₂(n)分別代表不同的信號；

步驟S6：采用IMOMEDA算法對敏感分量z_max(n)進行解卷積處理，從而實現微弱故障特征的增強；

IMOMEDA算法輸入參數具體為：濾波器長度設置為1500；選取長度為3的矩形窗作為窗函數；故障周期搜索范圍設置為[0,f_s/2],迭代步長為0.2；

步驟S7：采用波形延伸策略對步驟S6解卷積處理后的分量信號進行信號波形延伸，得到提升后的解卷積信號

對解卷積后信號進行波形延伸的具體策略為：找解卷積后信號左側的局部極值點及其位置，確定對稱中心，對信號進行波形延伸；

確定信號延伸的對稱中心的具體方法為：設a、b和c分別為信號的前三個局部極值點，若a≥c＞b，則選取極值點a作為對稱中心；若c＞a≥b，則選取極值點b作為對稱中心；若b＞c≥a，則選取極值點a作為對稱中心；若b＞a≥c，則選取極值點b作為對稱中心；

對信號進行波形延伸具體方法為：在確定對稱中心后，選取對稱中心后面一定數量的樣本點作為擴展對象，然后取對稱中心的鏡像，得到擴展的信號波形；

步驟S8：對步驟S7中獲取的提升信號進行包絡解調分析，從其包絡譜中提取故障特征頻率信息，并與行星齒輪箱中齒輪和滾動軸承的理論故障特征頻率值進行對比，從而判別故障類型與位置。