[发明专利]复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测系统及方法

说明书

本发明公开一种复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测方法，该方法包含：以对称正交多小波构造条件为约束，构造标准多小波基函数；根据标准多小波基函数，选择与待测故障信号相匹配的最佳多小波；根据最佳多小波，提取与识别复杂周转轮系动态信号微弱故障；以特征融合指标对复杂周转轮系进行健康状态和性能退化监测。本发明达到复杂周转轮系微弱故障识别目的，准确揭示机械故障部位、种类和损伤程度，有效揭示复杂周转轮系可靠性渐变趋势。

技术领域

本发明涉及一种复杂周转轮系的监测技术，具体涉及一种复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测系统及方法。

背景技术

以行星齿轮箱为代表的周转轮系，具有传动比大、传动效率高、结构紧凑、承载能力大、工作可靠等优点。复杂周转轮系是指多个单一周转轮系串联或并联，包含两对及以上轴线周转的回转副，优点更多，广泛应用于雷达稳定平台、风电装备、现代履带车辆等工程机械中。复杂周转轮系是典型复合运动，其故障诊断与状态监测相对传统定轴轮系或单一周转轮系更为复杂，难度更大，主要表现为：1)复合运动导致振动呈现多模式混淆干扰；2)多对齿轮啮合的振动相互耦合造成振动非线性明显；3)振动传输路径复杂导致故障响应微弱；4)微弱故障症状不明显难以识别；5)低频和超低频故障特征提取一直是机械故障诊断领域挑战性难题。

新兴多小波变换是小波理论新发展。多小波兼备多种优良性质与多个时频特性差异的基函数，通过矢量内积实现故障特征提取与识别。特别地，自适应多小波可实现基函数按需构造与故障特征最优匹配，为空间复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测提供灵活有效解决方案。

近年来，多小波变换在信号降噪与故障诊断等领域展现出明显优势。跟本发明较为接近的专利包括：1)专利CN201210361717公开了一种采用提升多小波变换实现行星齿轮箱复合故障分离与识别方法；2)专利CN201310069498.2公开了一种多小波与云模型结合的风机在线状态监测评估技术；3)专利CN201510608424.0公开了一种多小波包与最小二乘支持向量机结合的风电场风速和功率滚动预测方法；4)专利CN201210361690公开了一种利用多小波自适应分块阈值降噪技术的齿轮箱损伤时域诊断方法；5)专利CN201510856762.6公开了一种利用标准化多小波与多小波包变换的机械故障定量提取新技术，应用于电力机车等机械设备早期损伤和复合故障精确诊断。

以上专利中，专利1)～4)虽然采用了性能优良的多小波变换用于行星齿轮箱等机械设备故障识别，但由于受到基函数构造和能量误差传播等因素影响，以上多小波变换的故障提取与诊断中存在明显的故障特征幅值失真现象，无法保证微弱故障特征的定量提取。同时，它们所采用的多小波大多为双正交基函数，难以保证故障信息独立化、无泄漏提取，难以为复杂周转轮系微弱故障的定量提取与退化监测提供实用可靠手段。专利5)对传统多小波变换结果进行类比、标定和标准化处理以实现分解误差控制与特征定量提取，但它无法确保所采用的多小波基函数具有正交性、对称性等信号处理优良性质，难以实现复杂周转轮系微弱故障识别与精密诊断。

发明内容

本发明提供一种复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测系统及方法，达到复杂周转轮系微弱故障识别目的，准确揭示机械故障部位、种类和损伤程度，有效揭示复杂周转轮系可靠性渐变趋势。

为实现上述目的，本发明提供一种复杂周转轮系微弱故障识别与性能退化监测方法，其特点是，该方法包含：

以对称正交多小波构造条件为约束，构造标准多小波基函数；

根据标准多小波基函数，选择与待测故障信号相匹配的最佳多小波；

根据最佳多小波，提取与识别复杂周转轮系动态信号微弱故障；

以特征融合指标对复杂周转轮系进行健康状态和性能退化监测。

上述构造标准多小波基函数包含：