[發明專利]基于動力學仿真與雙重GRA結合的風力機行星輪系裂紋故障診斷方法

在審

• 申請號: 202310187893.4
• 申請日: 2023-03-01
• 公開（公告）號: CN116167270A
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 任海軍;丁顯飛;羅亮;譚志強;謝攀;閆通;董治強;李直珉
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F113/06
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 李金蓉

本發明公開了基于動力學仿真與雙重GRA結合的風力機行星輪系裂紋故障診斷方法，首先，構建不同裂紋深度故障狀態下的太陽輪三維模型，利用有限元軟件生成齒輪的柔性體文件，在Adams中完成剛柔耦合模型的構建，并進行動力學分析；其次，根據動力學仿真提取時域仿真信號，并利用FFT得到相應的頻域信號，提取時頻域中有關齒輪損傷故障變化的多個特征參數；然后，引入與計算序列相關的參數構建與序列元素相關的關聯度函數，實現對計算序列的簡化以及算法精度的改進。本發明所提出的方法能夠有效的計算出裂紋深度的閾值，縮減了計算序列長度，同時改進后計算結果區分度更大，故障樣本與標準數據樣本之間的關系更突出，灰色關聯度最大值與整體平均值的差異提升了1.65倍。

技術領域

本發明涉及一種結合齒輪剛柔耦合模型與雙重灰度關聯的風力機齒輪裂紋深度的診斷方法，涉及齒輪裂紋故障診斷領域。

背景技術

齒輪的裂紋故障研究一直是很多學者所關注的重要研究方向，對裂紋的有效診斷能夠避免許多機械故障發生。文獻[孫燦飛,王友仁,夏裕彬.基于SCAE-ACGAN的直升機行星齒輪裂紋故障診斷[J].振動.測試與診斷,2021,41(03):495-502+620-621.]對直升機行星輪裂紋故障診斷進行了研究。文獻[寧少慧,韓振南,武學峰,王志堅.嵌入式傳感器的齒輪裂紋故障診斷[J].振動與沖擊,2018,37(11):42-47.]針對齒輪振動信號檢測提出了一種新的方法，縮減了振動信號在傳遞過程中的路徑長度,同時使得振動信號在傳遞過程中幅值衰減得到了有效降低。文獻[桂勇,韓勤鍇,李崢,褚福磊.風機行星齒輪系統齒輪裂紋故障診斷[J].振動.測試與診斷,2016,36(01):169-175+205.]公開了基于各種情況生產加工時出現的誤差搭建了風力機行星輪模型。文獻[龍海洋,劉暢,李耀剛,楊玨,張碩,回學文.變速箱行星輪系的動力學仿真[J].科學技術與工程,2020,20(26):10934-10941.]和[向玲,陳濤.故障行星輪系接觸力仿真研究[J].組合機床與自動化加工技術,2015(02):97-99+103.]公開了基于Adams對行星輪接觸力進行了研究。文獻[陳向民,段萌,黎琦,等.基于ATF與ASAD的變轉速齒輪故障診斷[J].機械傳動,2021,45(10):144-150.]提出了一種基于自適應時變濾波與角域同步平均降噪的齒輪故障診斷方法。文獻[Wang?L,Shao?Y,CaoZ.Optimal?demodulation?sub?band?selection?for?sun?gear?crack?fault?diagnosisin?planetary?gearbox[J].Measurement,2018:554-563.]提出了一種新的行星齒輪箱故障診斷最優解調子帶選擇方法,克服了尋找包含最多故障相關調制分量的子帶的問題。齒輪的裂紋損傷程度也是齒輪故障檢測的重點之一。文獻[孫琦,劉新廠,張兵,等.直齒輪系齒根裂紋損傷程度檢測方法[J].振動.測試與診斷,2019,39(2):9.],[劉杰,李環宇,趙偉強.基于PCA和灰色關聯的齒根裂紋損傷程度識別[J].機械傳動,2020,44(09):133-139+152.],[Liu?X?C,Sun?Q,Chen?C?J.Damage?Degree?Detection?of?Cracks?in?aLocomotive?Gear?Transmission?System[J].Shock?and?Vibration,2018,2018(PT.11):1-14.]利用主成分分析(PCA)與灰色關聯分析(GRA)結合的方法對直齒輪裂紋損傷程度閾值做出了檢測。文獻[Zhang?W,Tan?Y,Pu?Y.A?New?Gear?Fault?Identification?MethodBased?on?EEMD?Permutation?Entropy?and?Grey?Relation?Degree[C]2020?13thInternational?Congress?on?Image?and?Signal?Processing,BioMedical?Engineeringand?Informatics(CISP-BMEI).2020.]基于EEMD排列熵和灰色關聯度提出了一種新的故障識別方法。文獻[吳守軍,馮輔周,吳春志,賈子永.一種行星齒輪裂紋深度評估新特征及其應用[J].北京理工大學學報,2022,42(01):28-35.]提出了故障頻率及多倍頻幅值累積量與嚙合頻率幅值之比(RCMFAM)作為一種新的裂紋深度評估特征。文獻[劉浩華,李方義,李國彥等.基于EEMD的行星齒輪箱齒輪裂紋損傷定位[J].振動.測試與診斷,2017,37(3):6.]提出了基于總體平均經驗模式分解(EEMD)的齒輪局部損傷頻率解調分析方法，解決了行星齒輪式變速箱的齒輪裂紋損傷難以提取特征頻率和定位的問題。