[发明专利]基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法

权利要求书

1.基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于：所述快速评估方法包括以下步骤：

（1）在齿轮箱箱体上分别放置加速度传感器和声发射传感器，采集齿轮箱箱体的加速度信号和声发射信号；

（2）采用小波阈值法对采集的声发射信号和振动加速度信号进行去噪平滑；

（3）对去噪后的声发射信号和振动加速度信号分别进行归一化处理；

（4）对归一化的声发射信号和振动加速度信号进行预白化处理，提高信号的冲击特性，去除结构的共振；

（5）经过预白化处理后，对声发射信号和振动加速度信号进行Gabor变换，得到混合信号的频谱图；

（6）将混合频谱图的每一列视为一个瞬时谱，同时考虑每个冲击所产生的前10个谐波量，以便在每个时间步长建立瞬时角速度的概率密度函数：

其中，ω设定为概率密度函数的参数，Ω为瞬时角速度，H_i(i∈[1...n])是冲击事件顺序，A(H_iω)是经过预白化处理后信号的瞬时频谱，ζ_i是归一化因子，Ω_min和Ω_max是先验瞬时角速度规律的最小和最大值；

(7)引入连续性条件，将给定时间间隔内的所有概率密度函数合并为一个：

(8)对得到的概率密度函数进行平滑处理；

(9)在每个时间步长中提取概率密度函数的期望值，以获得最终的角速度随时间变化规律；

连续性条件需要满足下式：

其中，Ω_j表示瞬时角速度在第j个时间步长的概率密度函数，σ_k＝|γkΔ_t|，Δ_t是频谱的时间步长，γ是瞬时角速度的标准加速度。

2.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，齿轮箱运行过程中会导致强烈振动冲击响应的事件顺序是已知的。

3.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，步骤2）中小波阈值去噪主要步骤如下：

（2.1）将采集的声发射信号和加速度信号进行小波分解，得到各尺度系数；

（2.2）对阈值进行处理，确定高低阈值；

（2.3）对信号进行小波重构，得到去噪后的信号。

4.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，步骤3）采用0均值标准化对信号进行归一化处理，即将将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集。

5.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，步骤4）使用倒谱编辑实现信号的预白化，具体实现步骤如下：

（4.1）对归一化的声发射信号和振动加速度信号进行快速傅立叶变换，分别得到对数幅值谱和相位谱；

（4.2）对对数幅值谱进行快速傅立叶逆变换得到实倒谱；

（4.3）对实倒谱进行编辑，即将实倒谱中相应的倒谐波置零，以去除信号中的离散频率分量；

（4.4）对编辑后的实倒谱进行快速傅立叶变换，得到编辑后的对数幅值谱；

（4.5）将编辑后的对数幅值谱与原始对数谱重新组合以形成复对数谱；

（4.6）对复对数谱进行傅立叶逆变换获得原始信号的预白化信号。

6.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，步骤6）中的归一化因子由下式计算得到：

7.根据权利要求1所述的基于混合概率方法的齿轮箱瞬时角速度的快速评估方法，其特征在于，步骤8）采用高斯平滑，具体计算公式为：

其中，设定j和j+k是齿轮箱运行过程中的两个时刻，k代表两个时刻的时间间隔，则，j时刻瞬时角速度的概率密度函数[Ω_j]_j+k是通过j+k时刻瞬时角速度的概率密度函数[Ω_j+k]与高斯函数卷积得到的，所以，j时刻瞬时角速度的概率密度函数[Ω_j]_j+k是j时刻前后j+k(k∈[-K，...，K])时刻的概率密度函数共同作用的结果。