[發明專利]一種起重機回轉機構齒輪故障診斷方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202010867982.X
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112115802A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 王貢獻;徐志海;胡志輝;胡勇;袁建明
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/021;G01M13/028
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 丁倩

本發明涉及一種起重機回轉機構齒輪故障診斷方法、系統及計算機可讀存儲介質，所述起重機回轉機構齒輪故障診斷方法，包括以下步驟：采集齒輪振動信號，將所述齒輪振動信號進行預處理，得到樣本信號；提取所述樣本信號的角域特征，將所述角域特征組成特征向量，將所述特征向量構建故障特征空間，獲取所述故障特征空間中的主分量；根據所述主分量訓練BP神經網絡，得到用于齒輪故障診斷的BP神經網絡分類器；重新采集齒輪振動信號，獲取所述齒輪振動信號對應的主分量，將所述主分量輸入用于齒輪故障診斷的BP神經網絡分類器，得到齒輪故障診斷結果。本發明所述的起重機回轉機構齒輪故障診斷方法方法，可以實現起重機回轉機構齒輪早期故障診斷。

技術領域

本發明涉及起重機故障診斷技術領域，尤其涉及一種起重機回轉機構齒輪故障診斷方法、系統及計算機可讀存儲介質。

背景技術

回轉機構是連接起重機底座與上部可轉動件的關鍵部件，其運行狀態直接關系到整機的正常作業和安全使用，機構工作時會有頻繁緊急啟制動，其產生的沖擊振動使回轉支承齒輪運轉一段時間后會產生各種早期缺陷，如早期裂紋，點蝕等。若早期故障不能被及時發現，在運行時缺陷進一步擴展，出現斷齒等嚴重故障，使機械發生劇烈振動，導致機械設備損壞或者停機，造成巨大的經濟損失，對操作人員的人身安全產生威脅。

國內的一些港口起重機的回轉支承輪齒無任何檢測裝置，靠人工定時檢查，有巨大的安全隱患；隨起重機的應用范圍與使用的增長，輪齒故障發生頻率增加，設計有效的故障檢測保護系統，盡量減少設備損壞顯得尤為重要；傳統的基于振動測試的齒輪診斷技術設定工況常常是定轉速、定載荷,并假設異常響應只來源于設備劣化或失效,通過對平穩工況下的齒輪振動信號進行處理、特征提取以及模式識別,實現齒輪狀態監測與故障診斷。

起重機回轉支承齒輪在運行時，其運行過程為勻加速-勻速-勻減速運動，產生的信號為與轉速有關的非平穩信號；啟制動產生的沖擊振動使信號特征變化劇烈，早期故障特征十分微弱，易被淹沒；回轉機構在一次貨物裝卸的工作循環中有非工作時間間隔，傳感器采樣時間需與機構工作時間同步；通常使用的信號處理方式如快速傅里葉變換，短時傅里葉變換等適用于平穩信號，小波分析易造成能量泄露，產生虛假諧波，均不適用于起重機回轉機構齒輪早期故障診斷。

發明內容

有鑒于此，有必要提供一種起重機回轉機構齒輪故障診斷方法、系統及計算機可讀存儲介質，用以解決現有技術不適用于起重機回轉機構齒輪早期故障診斷的問題。

本發明提供一種起重機回轉機構齒輪故障診斷方法，包括以下步驟：

采集齒輪振動信號，將所述齒輪振動信號進行預處理，得到樣本信號；

提取所述樣本信號的角域特征，將所述角域特征組成特征向量，將所述特征向量構建故障特征空間，獲取所述故障特征空間中的主分量；

根據所述主分量訓練BP神經網絡，得到用于齒輪故障診斷的BP神經網絡分類器；

重新采集齒輪振動信號，獲取所述齒輪振動信號對應的主分量，將所述主分量輸入用于齒輪故障診斷的BP神經網絡分類器，得到齒輪故障診斷結果。

進一步的，將所述齒輪振動信號進行預處理，得到樣本信號，具體包括，對所述齒輪振動信號進行時域同步平均去噪，消除與給定頻率無關的信號分量，得到去噪后的齒輪振動信號，將齒輪振動信號中的變速非平穩信號轉化為定速準平穩信號，將轉化后的振動信號分解為一系列本征模態分量，選取所述本征模態分量中峭度值排在設定名次之前的信號進行分量重構，得到樣本信號。

進一步地，對所述齒輪振動信號進行時域同步平均去噪，消除與給定頻率無關的信號分量，得到去噪后的齒輪振動信號，具體包括，以f(t)的周期T去截取齒輪振動信號x(t)，共截得N段，將各段對應點相加，得到去噪后的齒輪振動信號