[发明专利]一种基于流向图的行星齿轮箱故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于流向图的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、从典型行星齿轮箱振动信号中提取故障诊断特征，形成行星齿轮箱的故障诊断训练实例；

步骤二、通过流向图构建算法构建行星齿轮箱故障诊断流向图；

步骤三、利用流向图约简算法去掉冗余或不相关的征兆属性节点，获得最简行星齿轮箱故障诊断流向图；

步骤四、从待诊故障行星齿轮箱振动信号中提取故障诊断特征，形成行星齿轮箱的故障诊断待诊实例；

步骤五、采用流向图分类决策算法确定待诊行星齿轮箱的故障类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于流向图的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于所述步骤二中通过流向图构建算法构建行星齿轮箱故障诊断流向图；具体步骤为：

步骤二一、构建流向图节点N=N_C∪N_D，其中，N_C为征兆属性节点集，N_D为决策属性节点集；

步骤二二、根据训练实例从左至右依次连接各节点，从而形成有向分支集B；

步骤二三、累计节点和有向分支的流过次数，获得节点流量ψ(x)和有向分支流量ψ(x,y)；

步骤二四、计算节点流函数σ(x)和有向分支流函数σ(x,y)，并分别标记于节点下方和有向分支上方；

步骤二五、计算有向分支(x,y)∈B的置信度cer(x,y)和覆盖度cov(x,y)，并标记于有向分支上方，从而获得行星齿轮箱故障诊断流向图G。

3.根据权利要求1所述的一种基于流向图的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于所述步骤三中利用流向图约简算法去掉冗余或不相关的征兆属性节点，获得最简行星齿轮箱故障诊断流向图；具体步骤为：

步骤三一、计算行星齿轮箱故障诊断流向图G中所有路径的一致性因子γ；

步骤三二、删除第一个征兆属性节点n，以及与它相连的有向分支B，构建新流向图G’；

步骤三三、计算新流向图G’中所有路径的一致性因子γ’，如果一致性因子γ≤γ’，那么节点n可以删除，否则节点n不可删除；

步骤三四、依次判断其它征兆属性节点，直至最后一个征兆属性节点，删除所有可删除的征兆属性节点，获得最简行星齿轮箱故障诊断流向图G’’。

4.根据权利要求1所述的一种基于流向图的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于所述步骤五中采用流向图分类决策算法确定待诊行星齿轮箱的故障类型；具体步骤为：

步骤五一、根据待诊实例的完整路径[c_i(x),d_j]，i=1,2,…,m计算完整路径的置信度cer[c_i(x),d_j]，j=1,2,…,n；

步骤五二、根据置信度cer[c_i(x),d_j]大小，确定待诊实例的故障类型；

故障类型为最大的cer[c_i(x),d_j]的节点d_j所表示的故障类型；

步骤五三、计算完整路径的覆盖度，将完整路径的置信度和覆盖度用于分类决策的量化评价指标。