[发明专利]一种齿轮电动机的齿轮故障诊断方法和系统

权利要求书

1.一种齿轮电动机的齿轮故障诊断方法，其特征在于，包括下列步骤：

S1.采集所述齿轮的振动信号；

S2.先后对所述振动信号进行小波包分解与小波包重构，得到不同频率下的重构信号；

S3.对所述重构信号构建能量特征向量；

S4.构建支持向量机，并对所述支持向量机用遗传算法进行参数寻优；

S5.将所述能量特征向量输入优化后的所述支持向量机中进行故障诊断，检测出所述齿轮的工况状态并生成对应的提示信息和处理策略。

2.如权利要求1所述的齿轮电动机的齿轮故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤S2中，对所述振动信号进行所述小波包分解的过程为：先将所述步骤S1中的振动信号进行第一次分解，得到一对低频信号和高频信号，然后分别对所述低频信号和高频信号进行第二次分解、……、第n次分解后得到n+1层的子频带树，每次分解后得到双倍小波包分解次数的不同的子频带，最后一层所述子频带树有2(n+1)个子频带；

对所述振动信号进行所述小波包分解与小波包重构的公式分别为：

与:

其中，a_k-2l和b_k-2l均为小波分解共轭滤波器系数，h_l-2k和g_l-2k均为小波重构共轭滤波器系数。

3.如权利要求2所述的齿轮电动机的齿轮故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤S3中，若将所述子频带树的每个子频带设作一个节点，对所述重构信号构建能量特征向量的实现过程为：

将所述子频带树的每个子频带转换成对应的频带能量：

其中x_i,j(k)表示第i层、第j个节点的子频带的能量，N表示所述子频带树的子频带数；

对所述每个子频带的频带能量求和，得到所述振动信号的总能量：

根据所述每个子频带的频带能量构建能量特征向量：

根据所述每个子频带的能量特征向量与振动信号的总能量的能量占比T/E，得到归一化的能量特征向量：

4.如权利要求2所述的齿轮电动机的齿轮故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤S4中，对所述支持向量机用遗传算法进行参数寻优的实现过程为：用遗传算法对支持向量机的核函数参数以及惩罚因子进行寻优，得到最佳参数组合，其中，所述核函数参数为影响样本数据在高维特征空间中分布的复杂程度量化值，所述惩罚因子为在确定的特征空间中，调节所述支持向量机的置信范围和经验风险的比例。

5.如权利要求4所述的一种齿轮电动机的齿轮故障诊断方法，其特征在于，

在所述步骤S4、S5中，所述工况状态为齿轮正常工作、输入轴弯曲故障或齿轮断齿故障；

所述支持向量机为，将输入的齿轮正常工作、输入轴弯曲故障和齿轮断齿故障下的已知数据值，对应地分成正常数据集、输入轴弯曲故障数据集和齿轮断齿故障数据集，再形成固定运算定式的参考模型；

所述固定运算定式为，当实时的未知运行数据，进入所述支持向量机，在所述正常数据集、输入轴弯曲故障数据集或齿轮断齿故障数据集中找到与所述未知运行数据差值最小的数据元素，并将所述未知运行数据归为所述数据元素所属于的正常数据集、输入轴弯曲故障数据集或齿轮断齿故障数据集。

6.一种齿轮电动机的齿轮故障诊断系统，其特征在于，设有下位机单元，所述下位机单元设有相互连接的信号采集器和信号处理器；还设有连接所述信号处理器的上位机单元；

所述信号采集器，用于采集所述齿轮的振动信号；

所述信号处理器，用于先后对所述振动信号进行小波包分解与小波包重构，得到不同频率下的重构信号，以及对所述重构信号构建能量特征向量并发送到所述上位机单元；

所述上位机单元用于构建支持向量机，并对所述支持向量机用遗传算法进行参数寻优，还用于将所述能量特征向量输入优化后的所述支持向量机中进行故障诊断，检测出所述齿轮的工况状态并生成对应的提示信息和处理策略。