[發明專利]一種基于DRS處理及主成分分析的齒輪退化指標提取方法有效
| 申請號： | 202011045863.2 | 申請日： | 2020-09-29 |
| 公開（公告）號： | CN112179651B | 公開（公告）日： | 2022-10-21 |
| 發明（設計）人： | 臧家林;王欣;張福海;楊少杰;王俊 | 申請（專利權）人： | 核電運行研究（上海）有限公司 |
| 主分類號： | G01M13/021 | 分類號： | G01M13/021;G01M13/028 |
| 代理公司： | 核工業專利中心 11007 | 代理人： | 孫成林 |
| 地址： | 200000 上海市浦東新區自由*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 drs 處理 成分 分析 齒輪 退化 指標 提取 方法 | ||
1.一種基于DRS處理及主成分分析的齒輪退化指標提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1：通過振動加速度傳感器采集齒輪運行產生的振動信號x(n)，將采集的振動信號在信號長度對應的第kT時刻添加長度為N的窗函數wN(n)，構造加窗時域信號xk(n)，滿足xk(n)＝x(n+kT)wN(n)；
步驟2：通過窄帶濾波的方法從降噪信號中分別提取齒輪1-4倍嚙合頻率對應邊頻信息，對提取結果進行希爾伯特解調，獲取1-4倍嚙合頻率邊頻包絡譜信息；
步驟3：計算1-4倍嚙合頻率邊頻包絡信息的RMS值，并對所求的RMS數據構造相應矩陣，基于各數據的均值及方差對矩陣進行標準化處理；
所述的步驟1包括，將采集的振動信號在kT-N-Δ對應的時刻添加長度為N的窗函數wN(n)，構造對應的加窗時域信號并滿足
所述的步驟1包括，基于最小均方差預測誤差的原則構建DRS最優濾波器，并對加窗信號進行DRS處理，提高信號信噪比；
所述的步驟1中基于最小均方差預測誤差原則的最優濾波器基于如下頻響特征進行構造：
其中，pk為加窗信號xk(n)的確定性成分，為加窗信號的確定性成分，為加窗信號的非確定性成分，為加窗信號和xk(n)的互功率譜，為加窗信號的自功率譜，為確定性成分和pk的互功率譜，為確定性成分的自功率譜，為非確定性成分的自功率譜；
所述的步驟3根據主成分分析方法，求解標準化矩陣的相關矩陣，計算其特征值及特征向量；
所述的步驟3基于特征向量計算各特征成分的累計方差，并選取累計方差貢獻率在75％以上的特征成分進行融合，最終獲取齒輪退化指標；
所述的步驟3基于特征向量計算各特征成分的累計方差，并選取累計方差貢獻率在75％以上的特征成分進行融合，最終獲取齒輪退化指標。
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