[發明專利]一種行星齒輪故障診斷方法、系統、存儲介質及計算設備

在審

• 申請號: 202110945765.2
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113627375A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 馬潔;焦雷;李書樂
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G01M13/028;G01M13/025;G01M13/021
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙) 11513
• 代理人: 張素妍

本發明涉及一種行星齒輪故障診斷方法、系統、存儲介質及計算設備，其包括：獲取行星齒輪的原始振動信號，對所述原始振動信號分解為不同的IMF分量，并選取兩個相關系數較大的IMF分量進行重構；利用分數階小波變換分別對所述重構信號進行分數階小波域的濾波；利用小波包提取濾波后的重構信號的能量值，并計算歸一化能量值，將歸一化能量值轉換為二維歸一化能量特征矩陣；根據所述二維歸一化能量特征矩陣中的二維特征輸入到二維卷積神經網絡模型中進行訓練，實現對行星齒輪故障的識別。本發明能實現對齒輪不同工況下不同故障的準確識別提取，可以在機械故障診斷技術領域中廣泛應用。

技術領域

本發明涉及一種機械故障診斷技術領域，特別是關于一種基于FRWT和2D-CNN的行星齒輪故障診斷方法、系統、存儲介質及計算設備。

背景技術

行星齒輪作為旋轉機械設備的重要部件，它通常在高速和大功率的環境下運行，廣泛應用在飛機制造、煤礦機械、風力發電、輪船制造等行業中，在長期的運行過程中極易出現非平穩振動現象。20世紀80年代以來，全球因為旋轉設備出現故障引發了很多嚴重的事故，造成了巨大的經濟損失。其中大約有百分之八十的故障發生在行星齒輪上。因此，如何準確的對行星齒輪進行故障診斷具有重要的研究意義。

行星齒輪的故障信號為非平穩非線性信號，在強大的背景噪聲下存在微弱故障特征提取困難，如何準確識別提取出這些微弱的故障特征成為目前亟需解決的技術問題。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種行星齒輪故障診斷方法、系統、存儲介質及計算設備，其能實現對齒輪不同工況下不同故障的準確識別提取。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種行星齒輪故障診斷方法，其包括：獲取行星齒輪的原始振動信號，將所述原始振動信號分解為不同的IMF分量，并選取兩個相關系數較大的IMF分量進行重構；利用分數階小波變換分別對重構信號進行分數階小波域的濾波；利用小波包提取濾波后的所述重構信號的能量值，并計算歸一化能量值，將歸一化能量值轉換為二維歸一化能量特征矩陣；根據所述二維歸一化能量特征矩陣中的二維特征輸入到二維卷積神經網絡模型中進行訓練，實現對行星齒輪故障的識別。

優選的，所述將所述原始振動信號分解為不同的IMF分量，并選取兩個相關系數較大的IMF分量進行重構，包括：對原始的振動信號進行AFSA-VMD分解得到若干IMF分量，選取相關系數最大的兩個IMF分量進行信號重構。

優選的，所述利用分數階小波變換分別對所述重構信號進行分數階小波域的濾波，包括：根據輸入的所述重構信號，選取分數階次變化范圍，確定最佳變換階次p；對所述重構信號進行p階分數階傅里葉變換，獲得分數域的信號；對所述分數域的信號進行小波分解，得到分數小波域的信號；再對所述分數小波域的信號進行小波重構，恢復得到分數域的信號；對所述恢復得到分數域的信號進行-p階分數階傅里葉變換，得到濾波后的信號。

優選的，所述確定最佳變換階次p，包括：以輸出能量最小為目標函數，搜索最佳變換階次p。

優選的，所述利用小波包提取濾波后的所述重構信號的能量值，包括：將所述重構信號進行n層小波包分解，第j層有2ⁿ個頻帶信號，提取第j層的2ⁿ個特征；將分解的每一頻段的低頻系數和高頻系數進行信號的重構，并求解各頻段信號的能量值；將所述各頻段信號的能量值累加得到重構信號的能量值。

優選的，所述將歸一化能量值轉換為二維歸一化能量特征矩陣，包括：將所述各頻段信號的能量值與所述重構信號的能量值的比值作為每頻段的小波包能量M_i,j；i＝1，2，…，n；根據小波包能量M_i,j得到小波包能量特征向量由所述小波包能量特征向量構建二維歸一化能量特征矩陣。

優選的，所述故障診斷方法還包括：根據所述將歸一化能量值轉換為二維歸一化能量特征矩陣，得到二維頻帶能量特征分布圖，并對每類故障設定標簽類別，輸入所述二維卷積神經網絡模型。