[发明专利]直升机主减速器故障样本生成方法

摘要

本发明公开直升机主减速器故障样本生成方法，具体步骤为：首先采集主减速器大量正常状态和少量故障状态下的振动信号并进行FFT变换得到频谱，根据统计分析确定转速变化范围以及实际噪声分布规律，根据理论公式计算得到各部件的啮合频率并建立其啮合频率幅值大小与转速的关系，然后将转速范围、实际噪声分布规律、各部件啮合频率及其啮合频率幅值大小与转速的关系作为生成对抗网络的条件信息，通过对抗学习机制不断训练生成器和判别器，以此在各部件的啮合频率附近生成故障信息，从而生成大量转速范围内的故障样本频谱。本发明建立了基于条件信息的生成对抗网络模型，能够生成更加符合要求的主减速器各部件故障样本频谱。

主权项

1.直升机主减速器故障样本生成方法，其特征在于，故障样本生成的整体思路，具体包括以下步骤：步骤1：获取主减速器大量正常状态以及少量故障状态下的振动信号，其具体步骤如下：步骤1.1、利用三个加速度传感器分别采集主减速器轴向、径向和垂直三个通道的振动信号，选择垂直通道的振动信号作为输入信号；步骤1.2、利用信号处理技术对振动信号进行分离，得到去噪后的振动信号和实际噪声信号；步骤1.3、对去噪后的振动信号进行FFT变换得到样本频谱。步骤2：利用速度传感器测得主减速器的大量转速，根据统计分析确定转速变化范围，然后依据理论公式计算得到各部件的啮合频率，并建立各部件的啮合频率幅值大小与转速变化的关系，同时学习实际噪声信号的分布规律得到其均值和方差。步骤3：随机噪声信号作为生成对抗网络的输入样本，将步骤2中的转速范围、实际噪声分布规律、各部件啮合频率及其幅值大小与转速的关系作为故障样本频谱生成条件输入至生成对抗网络模型，转速在一定范围内随机取值。步骤4：通过生成对抗网络的对抗学习机制不断训练生成器和判别器，以此在各部件的啮合频率附近生成故障信息，从而生成大量转速范围内的故障样本频谱。