[发明专利]基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台

说明书

本发明涉及基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台，包括：S1，采集数据：获取齿轮箱的振动信号、噪声信号、齿轮箱轴承处的温度信号、齿轮轴的位移信号、齿轮箱润滑油的油液数据；S2，对S1采集的多源数据分别进行预处理；S3，根据预处理后的多源数据，利用多传感器数据融合技术对齿轮箱的故障进行诊断。本发明通过不同种类的传感器获取齿轮箱的振动、温度、噪声、位移等多源数据信号，通过多传感器数据融合技术进行故障诊断，充分发挥了各个传感器与数据源冗余互补的功能，能够较完整清晰地表达出齿轮箱的故障信息，提高了对齿轮箱故障的定位能力以及对复合故障的诊断能力；本发明方法的诊断结果更加精准、可靠。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台。

背景技术

齿轮箱作为高速列车动力转向架的关键核心部件，是高速列车能量转换与传递的核心单元，其安全稳定性直接影响着高速列车的安全性和可靠性。目前，针对高速列车齿轮箱的故障诊断主要是通过加速度传感器采集齿轮箱的振动信号，然后利用振动信号所包含的信息进行状态监测和故障诊断。该方法虽然简单且运用广泛，但具有以下缺陷：

（1）基于振动信号对高速列车齿轮箱进行故障诊断，往往通过在齿轮箱的箱体表面布置加速度传感器对振动信号进行采集，再对采集到的信号进行处理，从而实现对齿轮箱的故障诊断。

然而，由于加速度传感器属于接触式传感器，即获取振动信号时必须要与齿轮箱表面相接触，在特殊工况下（如高温、高腐蚀、有毒的环境）使用受限，在实际运用中也势必会影响设备的运行状态；并且振动信号相较于其它信号（如噪声信号），对故障的敏感性较差，而齿轮箱内部相关部件的早期信号非常微弱，基于振动信号的诊断方法对这种早期故障不能及时发现、预警。

（2）其采用单一类型传感器对齿轮箱的故障信息进行获取，传感器的安装数量有限，并且由于信号源单一，不能清晰、完整地表达出齿轮箱的故障信息，对齿轮箱故障的定位能力也不足。

此外，单一传感器特别容易受到外界环境的影响，其故障诊断的准确率较低，通常在50%左右，甚至可能得出错误的结论，诊断结果的可信度不高，存在着很大的模糊性和不确定性；当齿轮箱有复合故障发生时，基于单源数据的故障诊断方法显得无能为力。

现有技术只利用了单源数据进行信号处理和分析，不能准确地识别齿轮箱的故障类型，难以准确地定位故障发生的部位。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台。

本发明通过下述技术方案实现：

基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台，包括以下步骤：

S1，采集数据：获取齿轮箱的振动信号、噪声信号以及齿轮箱轴承处的温度信号、齿轮轴的位移信号；并对齿轮箱的润滑油进行油液分析，获得油液数据；

S2，对S1采集的多源数据分别进行预处理；

S3，根据预处理后的多源数据，利用多传感器数据融合技术对齿轮箱的故障进行诊断。

进一步的，所述S3包括：

S3.1对预处理后的多源数据分别进行故障特征提取，获得反映齿轮箱故障状态的特征参数；

S3.2，将S3获得的特征参数分别输入对应的BP神经网络模型进行故障特征识别，获得故障特征；

S3.3，根据故障特征，使用D-S证据理论进行融合诊断，得到最终的故障诊断结果。

基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断系统，包括数据采集系统、数据预处理系统和多传感器数据融合系统；