[發明專利]一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法有效
| 申請號： | 202011174270.6 | 申請日： | 2020-10-28 |
| 公開（公告）號： | CN112665851B | 公開（公告）日： | 2023-04-07 |
| 發明（設計）人： | 訾艷陽;江山;王宇 | 申請（專利權）人： | 西安交通大學 |
| 主分類號： | G01M13/021 | 分類號： | G01M13/021;G01M13/028;G06N3/126 |
| 代理公司： | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人： | 馬貴香 |
| 地址： | 710049 *** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 相變 轉速 齒輪箱 故障診斷 方法 | ||
1.一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：
(1)采集變轉速齒輪箱振動信號；
(2)對變轉速齒輪箱振動信號進行時頻分析，得到信號時頻圖，根據信號時頻圖獲取時頻脊線；對變轉速齒輪箱振動信號采用參數傅里葉變換進行時頻分析，得到信號時頻圖，根據信號時頻圖利用峰值搜索法獲取時頻脊線；
(3)對時頻脊線進行軌跡優化，得到解調算子，將解調算子進行時頻分析，得到信號時頻圖，根據信號時頻圖獲取新的時頻脊線；
(4)重復步驟(2)至步驟(3)，直至前后兩次得到的瞬時頻率估計值的歐氏距離小于或等于預設極限，得到精細化提取的時頻脊線；解調算子通過以下過程得到：
將時頻脊線離散點作為訓練數據輸入高斯過程模型中，訓練高斯回歸模型；
將訓練好的高斯回歸模型重新作用于時頻脊線離散點，得到瞬時頻率估計結果，對瞬時頻率估計結果通過積分運算得到相位函數，對相位函數求導數，得到解調算子；
(5)根據精細化提取的時頻脊線，采用Vold-Kalman濾波器對轉頻諧波的時域波形進行提取，獲得轉頻瞬時相位；
(6)根據變轉速齒輪箱振動信號采用自適應構造理論構造自適應多小波，并利用多小波對信號進行多小波包分解，得到分解頻帶，然后計算每個分解頻帶的譜指標值，選擇譜指標值最大的分解頻帶作為故障敏感頻帶；將轉頻瞬時相位與故障敏感頻帶進行階次變換，提取故障特征階次，完成變轉速下齒輪箱故障診斷。
2.根據權利要求1所述的一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，參數短時傅里葉變換的公式為：
其中，t為時間，ω為頻率，為解調算子，為所分析信號的相位函數，為所分析信號在時刻t的瞬時頻率，i為虛數標志，u為自變量。
3.根據權利要求1所述的一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，步驟(4)中，歐氏距離公式如下：
其中，ε為瞬時頻率估計值的歐氏距離，n為估計瞬時頻率的點數，Ei,k為第k次迭代得到瞬時頻率估計值的第i個點的數值，Ei,k-1為第k-1次迭代得到的瞬時頻率估計值的第i個點的數值。
4.根據權利要求1所述的一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，步驟(5)的具體過程為：將根據精細化提取的轉頻脊線作為Vold-Kalman濾波器的中心頻率；然后采用Hilbert變換方法，通過相位解卷積，得到轉頻瞬時相位。
5.根據權利要求1所述的一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，步驟(6)中分解頻帶通過以下過程得到：
根據變轉速齒輪箱振動信號采用自適應構造理論構造多小波，采用遺傳算法更新多小波參數，直至得到最優多小波參數，從而確定最優多小波；根據最優多小波，對振動信號進行多小波包分解，得到分解頻帶。
6.根據權利要求5所述的一種無鍵相變轉速齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，遺傳算法的目標函數K如下：
其中，Kp為峭度指標，x為振動信號，p(x)為振動信號的概率密度函數，Ef為包絡譜熵，其中pi為振動信號包絡譜值的概率。
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