[发明专利]一种行星齿轮箱健康状态评估方法

说明书

技术领域

本发明属于行星齿轮箱健康状态评估技术领域，具体涉及一种行星齿轮箱健康状态评估方法。

背景技术

行星齿轮箱通常被广泛用于风机、直升机、起重机等大型复杂机械装备中。目前对机械设备传动系统的健康状态评估研究多数以定轴传动系统为研究对象。但许多新设备的传动系统由复杂的行星传动机构和平行轴传动机构共同构成，且实际运行状况通常是变化的，结构的复杂和工况的变化使得行星传动机构的退化模式、特征频率等内容较定轴传动机构更为复杂，理论分析和计算的难度也随之增加，这就给相应的健康状态评估工作带来了巨大的困难。行星齿轮箱振动信号的特征提取是其健康状态评估的关键步骤，提取出对外界工况变化不敏感而对设备本身健康状态变化敏感的特征参数对监测设备的性能以及退化过程非常重要，近年来有很多研究机构和学者在这一领域进行了深入的研究和积极的探索。Casimir等提出了一个基于特征选择和近邻准则的汽车发动机健康状态评估模型，改善了电子工业的健康状态评估流程；成都电子科技大学的Liu和Qu等采用混合核特征选择和核Fisher分类的降维方法对行星齿轮箱故障等级进行诊断，实验证明，二者结合比单独应用其中一个的效果更好；军械工程学院的张星辉等提出了一种新的特征参数和一种新的特征参数提取方法，分别是基于AR模型的能量比和可以提高齿轮故障产生脉冲幅值的窄带干扰消除方法，并成功应用于齿轮箱的健康状态评估和寿命预测等等。旋转机械设备在运行的过程中会产生大量带有其运行状态信息的振动信号，如果设备发生故障，在其频谱上就会有所反应，通常是特定频率信号幅值的增加。原则上，通过将目前采集的振动信号与之前正常状态下的振动信号进行对比分析就可以对设备的健康状态进行评估，但在实际操作过程中这样的对比并不是很有效，因为对大量振动信号直接进行对比分析是非常困难的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能对行星齿轮箱实现故障定位的行星齿轮箱健康状态评估方法。

为解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种行星齿轮箱健康状态评估方法，其包括如下步骤：

(1)采集待诊断设备的原始振动信号；采集与待诊断设备结构相同的设备的正常状态下信号、太阳轮故障状态下信号、行星轮故障状态下信号和齿圈故障状态下信号；

(2)将所述原始振动信号进行经验模态分解，得到K个固有模态函数c₁(t),c₂(t),…,c_K(t)；

(3)计算原始振动信号X的能量值得到原始振动信号能量值其中，x_Xi为原始振动信号的离散序列，是与系统采样频率对应的采集点处的振动信号幅值，N表示采集点的总数；分别计算K个固有模态函数c₁,c₂,…,c_K的能量值得到K个固有模态函数能量值其中分别为固有模态函数c₁,c₂,…,c_K的离散序列，是与系统采样频率对应的采集点处的振动信号幅值，N表示采集点的总数；

(4)分别计算所述K个固有模态函数能量值与原始振动信号能量值E_x(t)的比值，得到K个比值，将所述K个比值按从大到小的顺序排列，得到比值排列，从所述比值排列中选择前P个比值其中P为大于1小于K的整数；

(5)将所述比值排列中剩余的K-P个比值对应的固有模态函数叠加到一起，作为第P+1个固有模态函数；

(6)特征向量提取：

进行组合特征参数计算，并提取特征向量；

分别计算P+1个固有模态函数的组合特征参数，得到P+1个固有模态函数组合特征参数由固有模态函数组合特征参数得到固有模态函数特征向量

抽取P+1个所述正常状态下信号，分别计算P+1个正常状态下信号的组合特征参数，得到P+1个正常状态下信号组合特征参数由正常状态下信号组合特征参数得到正常状态下信号特征向量抽取P+1个所述太阳轮故障状态下信号，分别计算P+1个太阳轮故障状态下信号的组合特征参数，得到P+1个太阳轮故障状态下信号组合特征参数由太阳轮故障状态下信号组合特征参数得到太阳轮故障状态下信号特征向量

抽取P+1个所述行星轮故障状态下信号，分别计算P+1个行星轮故障状态下信号的组合特征参数，得到P+1个行星轮故障状态下信号组合特征参数由行星轮故障状态下信号组合特征参数得到行星轮故障状态下信号特征向量