一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法
2023-10-20 22:05:52
專利名稱：一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法
技術領域：
本發明屬於故障診斷技術領域，涉及一種齒輪故障診斷方法，特別涉及一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法。
背景技術：
齒輪是旋轉類機械的重要組成部件，對其運轉狀態的檢測和故障診斷具有很重要的意義。其故障振動信號是一類典型的非平穩信號，較平穩信號而言，其分布參數或者分布規律隨時間發生變化，工程實際中所接觸的往往也是非平穩信號，所以此類信號的研究對於工程應用具有極其重要的意義。在信號的分析中，對信號的表達最基本形式包括時域表達和頻域表達。時域形式簡易直觀，而頻域表達更能反映信號內涵的信息。然而對於複雜的非平穩信號而言，單純的時域表示或頻域表示都不能完整刻畫信號富含的特徵信息。因此時頻表達應運而生。典型的時頻分析方法有短時傅立葉變化、Wigner-Vilie分布、小波變換、HiIbert-Huang變換等，但一般的時頻分析方法由於其分解基函數的單一對複雜信號的表達缺乏自適應性。為了實現對信號更加靈活、更加簡潔和自適應的表示，在小波分析的基礎上， Mallat和Zhang總結了前人的研究成果，於1993年提出了信號在過完備字典上分解的思想基函數用稱之為字典的過完備的冗餘函數系統取代，字典中的元素被稱為原子，從字典中找到具有最佳線性組合的m項原子來表示一個信號，被稱作是信號的稀疏逼近。並提出基於時頻字典的匹配追蹤算法，是一種逐步近似來求信號的稀疏化表達的策略。該算法從字典中挑選一組基元函數即原子來計算信號的一個線性展開，並通過求解信號在各原子上的正交投影對信號進行連續逼近。但齒輪故障振動信號結構成分複雜，且具有大量噪聲和瞬態特徵，基於單一字典的匹配追蹤算法往往難以實現不同結構成分分離，難以提取故障特徵。
發明內容
為了解決匹配追蹤算法在齒輪故障診斷中的上述技術問題，本發明提供了一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法。本發明解決上述技術問題的技術方案包括採集齒輪振動信號、對齒輪振動信號進行基於多特徵字典的信號多特徵匹配追蹤稀疏分解、匹配係數閾值處理、衝擊分量重構、對衝擊分量解調處理得到故障特徵等步驟。齒輪振動信號主要由齒輪的嚙合效應和旋轉運動引起，故障齒輪振動信號中還會出現衝擊和瞬態振動特徵。因此構造Fourier字典D1和衝擊時頻字典D2構成多特徵字典Fourier字典的基元函數是正弦函數，為
權利要求
1.一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法，其特徵在於包括以下步驟(1)利用加速度振動傳感器對齒輪箱進行測量，採集加速度振動信號作為待分析信號；(2)對待分析信號進行基於多特徵字典的信號多特徵匹配追蹤算法稀疏分解，得到基於各子特徵字典的各階匹配原子和匹配係數；(3)對各階匹配係數進行閾值降噪處理；(4)重構衝擊分量；(5)對衝擊分量進行解調處理得到故障特徵。
2.根據權利要求1所述的基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法，其特徵在於所述步驟O)中多特徵字典由Fourier字典D1和衝擊時頻字典仏構成；Fourier字典的基元函數是正弦函數，為 Φ』，Y) = KfouSin(2 π ft+γ)其中f為頻率參數，Y為相位參數，Kf。u為歸一化係數，為保證每個原子具有單位能量， 即 llh。u(f，Y) I I2 = I;衝擊時頻字典的基元函數是指數衰減函數，為其中P為衝擊響應的阻尼衰減特性，U為衝擊響應事件發生的初始時刻，f對應於系統的阻尼固有頻率，φ為相位偏移，Kimp為歸一化係數。
3.根據權利要求1所述的基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法，其特徵在於所述步驟O)中多特徵匹配追蹤稀疏分解算法包括以下步驟(2. 1)根據齒輪振動信號的結構特點構造Rmrier字典D1和衝擊時頻字典D2構成多特徵字典D ；(2. 2)將原始信號x(t)賦給殘差信號，得到初始殘差a = x(t)； (2. 3)殘差信號rm，m = 0，1，2，. . .，M-l，M為迭代次數，在各特徵字典Di中各尋求一個最佳匹配原子dmi滿足 = sup I <rm, (Ii) |, i = 1，2，求出各投影係數cmi，投影係數通過計算殘差信號與匹配原子的內積實現，即cmi = ，信號rm在原子dmi上的投影可表示為投影係數Cmi與原子dmi的乘積，各投影的加權平均作為總投影，即(2. 4)殘差信號減去總投影，得到新的殘差信號rm+1 = rffl-pffl ； (2. 5)查看是否滿足迭代終止條件，即殘差信號能量小於設定閾值，或殘差信號與初始信號能量比小於設定閾值；如果滿足，轉到步驟O. 6)，否則返回步驟0.3)； (2. 6)稀疏分解結束，得到各階匹配係數Cmi和各階匹配原子dmi。
4.根據權利要求1所述的基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法，其特徵在於所述步驟(3)中閾值處理公式為Pm =hA其中％為各特徵字典的加權係數且Σα = 1;閾值計算公式為T1 =σ Λ/2ΜΜ , σ ,為各階匹配係數的標準差，Mi為匹配係數的個數，即迭代次數。
5.根據權利要求1所述的基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法，其特徵在於所述步驟中衝擊分量重構公式為 M Χ2 =Cm2 dm2。m=\
6.根據權利要求3所述的基於信號多特徵匹配追蹤稀疏分解算法，其特徵在於所述步驟(2.3)中尋求最佳匹配原子採用遺傳算法，其具體步驟為首先對構造特徵字典所需的參數組進行聯合編碼，隨機產生一個具有一定規模N的初始種群；每組參數對應一個個體， 按一定的概率進行交叉、變異；計算每個個體的適應值；選擇適應值最大的最佳個體直接進入下一代，再用隨機遍曆法從母代中抽選N-I —個個體進入下一代，所有下一代個體組成新種群；新種群重複交叉、變異、計算適應值、選擇操作不斷進化，直到進化代數達到設定值；最後在每一代的最佳個體中選出一個適應值最大的個體作為最優參數組，解碼代入基元函數形成最佳匹配原子。
全文摘要
本發明公開了一種基於信號多特徵匹配的齒輪故障診斷方法。本發明將齒輪振動信號逐次迭代分解成基於信號多特徵字典的m項原子的線性組合。信號多特徵字典由Fourier字典和衝擊時頻字典兩個子特徵字典組成，子特徵字典依據信號的不同結構成分特點而建立。在信號的每次迭代分解過程中，採用遺傳算法在各子特徵字典中各尋求一個最匹配原子，求子投影，將各子投影的加權平均作為總投影，信號減去總投影形成殘差信號以供下次分解。分解結束得到信號在各子特徵字典上的最佳匹配原子和匹配係數。然後，對匹配係數進行閾值處理以降噪，並將基於衝擊時頻字典的匹配原子重構，可得到相應的衝擊成分，繼而解調提取齒輪振動信號的故障信息進行故障診斷。
文檔編號G01H1/00GK102156042SQ20111006574
公開日2011年8月17日 申請日期2011年3月18日 優先權日2011年3月18日
發明者崔玲麗, 康晨暉, 張建宇, 胥永剛, 高立新 申請人:北京工業大學