[发明专利]一种行星减速器故障模式识别方法

说明书

本发明公开了一种行星减速器故障模式识别方法，将行星减速器行星齿轮在不同已知故障模式下的振动监测数据，代入基于离散小波系数分形盒维数的模型中，得到第一分形盒维数离散数据点，采用三次样条曲线拟合方法对第一分形盒维数离散数据点进行拟合，形成不同故障模式下行星减速器的性能退化曲线；将未知故障模式行星减速器箱体表面的振动监测数据代入基于离散小波系数分形盒维数的模型中，得到第二分形盒维数离散数据点，将第二分形盒维数离散数据点，代入性能退化曲线中，识别出未知故障模式下行星减速器的故障模式类别。本发明提供了一种能够在故障样本数较少、全寿命周期较长的前提下准确识别行星减速器故障模式的方法。

技术领域

本发明涉及行星减速器故障诊断技术领域，具体涉及一种行星减速器故障模式识别方法。

背景技术

聚变能源被认为是可能永久解决人类能源问题的清洁能源，具有资源近乎无限、不产生放射性核废料等诸多优点。为实现核聚变，人类开展了大量的科学实验，但截止目前，尚未实现可控且持续的聚变反应并使其释放的能量超过制造并控制核聚变反应的设施所消耗的能量，尚需持续深入研发相关技术。

在实现核聚变方面，目前有两种主流方法：一种是等离子磁约束(MCF)，如国际热核聚变实验反应堆计划(ITER)；另一种是惯性约束(ICF)，如美国国家点火实验设施(NIF)。ICF方法本质上是一个庞大的激光放大器，向含氢燃料发射超强激光。超强激光由多个束组组成，每一个束组一般均包含镜架、CCD、透镜和转轮模块。状态监测与故障诊断技术是确保束组以及ICF安全性和可靠性的基础和关键技术之一。

转轮模块是ICF束组的核心部件之一，是整个束组实现预定功能的关键组成部分，一旦出现故障将对束组的工作精度、工作效率、使用寿命造成严重影响，其安全性和可靠性问题一直备受该领域研究人员关注。转轮模块主要由步进电机、行星减速器、联轴器、圆光栅、轴承、转轮等部件组成，运行在真空环境下，对可靠性要求极高。

由于机械结构紧凑、低速偏心负载、工况转换频繁、冲击频率高等因素影响，基于振动信号监测和诊断转轮模块的核心组件—行星减速器的健康状态时，受复杂多变且耦合在振动监测信号中的外部干扰影响，及时、准确识别出振动监测信号中的行星减速器故障特征具有一定的难度，需要一种能够在故障样本数较少、全寿命周期较长的前提下准确识别行星减速器故障模式的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是由于行星减速器的故障样本数较少、全寿命同期较长，难以通过历史数据及时准确的识别出行星减速器故障模式，目的在于提供一种行星减速器故障模式识别方法，解决了快速准确识别行星减速器故障模式的问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一种行星减速器故障模式识别方法，包括以下步骤：步骤S1：行星减速器行星齿轮在不同已知故障模式下，分别获取行星减速器箱体表面的振动监测数据，作为第一振动监测数据；行星减速器行星齿轮在未知故障模式下，获取行星减速器箱体表面的振动监测数据，作为第二振动监测数据；步骤S2：建立基于离散小波系数分形盒维数的数据分析处理模型；将所述第一振动监测数据代入所述数据分析处理模型中进行处理，得到不同已知故障模式下行星减速器的分形盒维数离散数据点，所述不同已知故障模式下行星减速器的分形盒维数离散数据点为第一分形盒维数离散数据点，采用三次样条曲线拟合方法对所述第一分形盒维数离散数据点进行拟合，形成不同故障模式下行星减速器的性能退化曲线；将所述第二振动监测数据代入所述数据分析处理模型中进行处理，得到未知故障模式下行星减速器的分形盒维数离散数据点，所述未知故障模式下行星减速器的分形盒维数离散数据点，第二分形盒维数离散数据点；步骤S3：将所述第二分形盒维数离散数据点，代入所述性能退化曲线中，识别出所述未知故障模式下行星减速器的故障模式类别。