[发明专利]实现单通道齿轮箱混合故障诊断的方法

说明书

本发明公开了一种实现单通道齿轮箱混合故障诊断的方法，涉及齿轮箱故障诊断技术领域。所述方法包括如下步骤：对单通道混合故障信号进行EMD分解，变为多通道同时降噪；利用峭度准则和相关系数准则选取IMF分量，将选取的IMF分量与源信号混合，构成重构信号；将重构信号作为ICA的输入信号，进行ICA处理；对ICA分量出的信号进行包络谱以及频谱分析，得出齿轮箱混合故障频率。所述方法有效实现了单通道盲源分离的预处理问题，同时达到单通道扩展和信号降噪的效果，与ICA盲源分离算法相结合，更精确地提取感兴趣的故障信号，提高故障诊断的针对性和效果。

技术领域

本发明涉及齿轮箱故障诊断技术领域，尤其涉及一种实现单通道齿轮箱混合故障诊断的方法。

背景技术

齿轮箱是机械设备中不可缺少的组成部分，为保证齿轮箱正常运转以及防止突发事故带来的财产损失，对齿轮箱进行状态检测和故障诊断十分重要。而故障检测的难点在于复合故障，一般来说为齿轮和轴承的复合故障。为了知道齿轮箱的运转状态，一般采取传感器拾取其振动信号。然而传感器只能安装在齿轮箱外表面，这导致了传感器采集的振动信号传递路径过长且为多个振动信号的复合，包含了各个部件的综合振动，这增加了诊断的难度，所以在实验室中一般安装多个传感器采集信号。但是在实际工程问题中出于成本问题以及环境问题，可能无法安装多个传感器，所以单通道齿轮箱混合故障诊断研究成为近年来的研究热点。

EMD是Huang在1998年提出的一种新的信号处理方法，它可以根据信号的时间尺度，将信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function，IMF)之和，其中每个IMF在每个时刻只含有单一的频率成分。信号经EMD分解后得到一系列频率由高至低的本征模态函数以及一个残余分量，这些本征模态函数表征了信号所有的频率分布信息。齿轮箱是旋转机械，所以其振动信号中一定包含频率相对较高的噪声成分，故经过EMD分解后得到的部分IMF分量的频率就为高频噪声成分。而且EMD分解会产生以下虚假分量，这是不可避免的。为排出其影响要采取一些方法将其剔除并变单通道为多通道。

ICA可实现对混合信号中具有统计独立性的信号分量进行有效分离，但其存在传感器的数目必须大于或等于源信号数目的局限，对于单通道情况下的齿轮箱复合故障诊断来说很难实现复合信号的分离。与EMD结合可避免该局限通过将EMD分解后的本征模函数(IMF)作为ICA方法中的虚拟通道，解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题。该方法首先对单通道齿轮箱复合故障信号进行EMD分解，得到多个IMF分量，然后依据相关系数值以及峭度准则，选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号，对其进行ICA处理，进而实现齿轮箱复合故障的分离。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何提供一种可有效实现单通道盲源分离的预处理问题，并可更精确的提取感兴趣的故障信号，提高故障诊断的针对性和效果的方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种实现单通道齿轮箱混合故障诊断的方法，其特征在于包括如下步骤：

对单通道混合故障信号进行EMD分解，变为多通道同时降噪；

利用峭度准则和相关系数准则选取IMF分量，将选取的IMF分量与源信号混合，构成重构信号；

将重构信号作为ICA的输入信号，进行ICA处理；

对ICA分量出的信号进行包络谱以及频谱分析，得出齿轮箱混合故障频率。

进一步的技术方案在于，所述的利用峭度准则和相关系数准则选取IMF分量，将选取的IMF分量与源信号混合，构成重构信号的具体过程如下：

(1)对任一给定信号X(t)，首先确定出X(t)上所有极值点，然后将所有极大值点用三次样条曲线连接起来形成上包络线，再用同样的方法形成下包络线，上、下包络线的均值记为m₁，信号X(t)与m₁的差记为h₁，则