[发明专利]一种低速重载传动装置故障诊断方法

说明书

一种低速重载传动装置故障诊断方法，先测得高速轴转速信号，若转速存在波动趋势项，使用EEMD方法提取信号中趋势项，若平均转速稳定，可省略该步骤；再对信号进行二代Vold‑Kalman滤波，提取高速轴转速信号中的低速轴阶次信息；最后，对比正常与故障低速重载机械的低速轴信息时域图，实施故障诊断，本发明具有通用性，转速传感器便于安装，可在低速重载类传动设备中推广使用，具有广泛的应用前景。

技术领域

本发明涉及机械故障诊断技术领域，特别涉及一种低速重载传动装置故障诊断方法。

背景技术

低速重载传动装置低速端转速可低至数十rpm，且大多为大型设备，广泛应用于风力发电、石油化工、冶金等行业，低速重载设备是上述领域的关键设备，一旦发生故障将导致整个生产线瘫痪，给企业带来难以估计的损失。对低速重载设备进行有效的检测与故障诊断，具有重要意义。目前，基于振动测量与分析的故障监测诊断技术在高速传动装置与静载工程结构的监测中取得了一定成效，各种新技术、新方法不断涌现。然而在低速重载类装置仍面临以下问题：振动加速度分析目前被认为是最简单可靠的分析手段，但低速设备故障特征信号频率低，存在对振动加速度不敏感的问题，容易淹没在设备的振动信号及其背景噪声信号中难以提取。因此，有必要寻找一种全新的适合低速重载传动装置的故障诊断方法。

发明内容

为了克服上述现有技术缺点，本发明的目的在于提供了一种低速重载传动装置故障诊断方法，具有通用性和抗干扰性的优点。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种低速重载传动装置故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤一，在设备高速轴安装转速传感器；

步骤二，利用数据采集设备，实时采集转速传感器测得的键相信号x(n)，其中，n代表点数；

步骤三，根据键相信号x(n)与键相发生时刻计算得到高速轴转速信号speed_1(t)，t代表时间；

步骤四，若高速轴转速信号speed_1(t)存在转速波动趋势项，使用集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)提取转速信号趋势项；若高速轴转速信号speed_1(t)平均转速稳定，直接进行步骤六；

步骤五，选取由集合经验模态分解EEMD得到的IMF’s频率由高到低排序的前六项相加，得到去除趋势项后的高速轴转速信号speed_2(t)；

步骤六，使用二代Vold-Kalman阶次滤波提取高速轴转速信号speed_2(t)或平均转速稳定高速轴转速信号speed_1(t)中的低速轴信息；

步骤七，提取低速轴信息后，对比故障机械与正常机械低速轴信息，进行故障诊断。

所述的步骤四中集合经验模态分解EEMD提取转速信号趋势项实现步骤如下：

(1)确定加入的高斯白噪声的幅值，设定为高速轴转速信号speed_1(t)幅值标准差的δ倍，δ取0.3；

(2)向高速轴转速信号speed_1(t)中加入高斯白噪声，获得信号y(t)；

(3)对信号y(t)进行EEMD分解，获取一系列本征模式分量IMF’s；

(4)重复N次上述操作，每次加入的高斯白噪声均为随机产生；

(5)将获得的N组IMF’s分量分别相加求其平均值，作为最终获得的本征模式函数IMF’。

所述的步骤六中二代Vold-Kalman阶次滤波的实现步骤如下：

(1)低速轴信息为跟踪阶比，表示为复包络与载波的乘积，即