基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，采用极值点对称模态分解方法实现对齿轮故障的振动信号自适应分解，分解结果中的前两个IMF分量包含齿轮故障的丰富信息，克服了包络线过拟合与欠拟合现象，端点效应弱，运行时间少。接着对前两个IMF分量进行能量算子解调获取包络信号，解调效果好且运算量小。最后依次从第一个IMF分量，第二个IMF分量的幅值谱及包络幅值谱中寻找齿轮故障所对应频率，从而实现齿轮故障的诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于齿轮故障诊断
，具体涉及一种基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法的设计。
技术介绍
当齿轮箱发生故障时，其振动信号大都表现为多分量的调幅-调频信号，且具有非平稳的特征。因此，我们需要将非平稳的振动信号自适应地分解成多个单分量调幅-调频信号，并对这些单分量的调幅-调频信号进行解调，一般的，我们通过解调方法获取其调幅信息，当然也可以通过解调方法获得其调频信息。因此，非平稳信号自适应分解和解调分析成为齿轮故障诊断中常用的信号处理方法。将振动信号自适应分解成多个分量，并从中提取调制信号，分析其强度和频率就可以判断齿轮损伤的程度和部位。多分量的调幅-调频信号具有非平稳的特征，我们需要采用合适的非平稳信号分解方法，将多分量的调幅-调频信号自适应地分解成多个具有物理意义的单分量调幅-调频信号。在目前的非平稳信号自适应分解方法中，常用的有经验模态分解方法和局部均值分解方法。经验模态分解方法能将多分量的调幅-调频信号自适应地分解成若干个IMF(内禀模态函数)分量，每一个IMF分量近似的可以看成是一个单分量的调幅-调频信号。但是经验模态分解方法存在一些问题，如包络线过拟合与欠拟合、端点效应、模态混淆现象等。局部均值分解方法是经验模态分解方法的一种改进方法，能将多分量的调幅-调频信号自适应地分解成若干个PF(乘积函数)分量，每一个PF分量近似的可以看成是一个单分量的调幅-调频信号。与经验模态分解方法相比，局部均值分解的方法不存在包络线过拟合与欠拟合问题，端点效应也没有经验模态分解明显，但是局部均值分解方法仍然存在模态混淆现象；此外，局部均值分解方法是一个三层嵌套循环，而经验模态分解方法是一个两层嵌套循环，局部均值分解方法的运行时间一般来讲要明显比经验模态分解方法的运行时间长。解调分析是齿轮故障诊断中重要的信号处理方法，齿轮箱振动信号自适应地分解成多个单分量调幅-调频信号之后，要获得其调制信号，必须要对这些单分量调幅-调频信号进行解调。目前常用的解调方法是希尔伯特变换解调法，希尔伯特变换解调法解调误差较大，而且解调过程常常会出现无法解释的负频率问题。与希尔伯特解调相比，能量算子解调法解调效果更好，且运算量更小。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中对非平稳信号的自适应分解方法存在包络线过拟合与欠拟合、端点效应、模态混淆现象，以及采用希尔伯特变换解调法对单分量调幅-调频信号进行解调时误差较大，而且解调过程常常会出现无法解释的负频率的问题，提出了一种基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法。本专利技术的技术方案为：基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，包括以下步骤：S1、利用加速度传感器测量齿轮箱振动，获得齿轮振动的加速度信号；S2、对齿轮振动的加速度信号进行极值点对称模态分解，得到若干个IMF分量和一个残余分量；S3、采用能量算子解调法对前两个IMF分量进行解调，估计这两个IMF分量的包络信号；S4、画出前两个IMF分量的幅值谱图及包络幅值谱图，从中依次寻找齿轮故障的特征频率。进一步地，步骤S2包括以下分步骤：S21、定义齿轮振动的加速度信号为原始信号x(t)，找到x(t)中所有的局部极值点；S22、将所有局部极值点用线段连接起来，找到所有线段中点，并在左、右边界各添加一点；S23、对所有标号为偶数的中点进行线性插值，得到插值线段La(t)，对La(t)进行平滑处理，得插值曲线la(t)；对所有标号为奇数的中点进行线性插值，得到插值线段Lb(t)，对Lb(t)进行平滑处理，得插值曲线lb(t)；根据插值曲线la(t)和lb(t)求出均值曲线m11(t)；S24、将均值曲线m11(t)从原始信号x(t)中分离出来，得到分离信号h11(t)；S25、判断h11(t)是否为内禀模态函数，若是则进入步骤S26，否则用h11(t)代替x(t)，重复步骤S21-S24，迭代k次，直到h1k(t)为一个内禀模态函数，或者迭代次数k达到预设值，进入步骤S26；S26、定义imf1(t)＝h1k(t)为原始信号x(t)的第一个IMF分量，并将其从x(t)中分离出来，得到剩余分量u1(t)；S27、判断u1(t)是否为单调函数，若是则进入步骤S28，否则用u1(t)代替x(t)，重复步骤S21-S26，循环n次，直到un(t)为一个单调函数，进入步骤S28；S28、将原始信号x(t)分解成n个IMF分量与一个残余分量un(t)之和。进一步地，步骤S23中采用滑动平均的方法对插值线段La(t)和Lb(t)进行平滑处理，滑动平均跨度取3。进一步地，步骤S25中判断h1k(t)是否为一个内禀模态函数的方法如下：定义m(t)为h1k(t)的均值函数，若满足条件-ε≤m(t)≤ε，则认为h1k(t)为一个内禀模态函数，其中ε＝0.001σ0，σ0是函数h1k(t)的标准差。进一步地，步骤S3具体为：第一个IMF分量imf1(t)的包络信号env1(t)估计为，其中Ψ[imf1(t)]为imf1(t)的能量算子，为imf1(t)一阶导数的能量算子；第二个IMF分量imf2(t)的包络信号env2(t)估计为其中Ψ[imf2(t)]为imf2(t)的能量算子，为imf2(t)一阶导数的能量算子。进一步地，步骤S4具体为：画出前两个IMF分量的幅值谱图及包络幅值谱图，首先从第一个IMF分量的幅值谱及包络信号的幅值谱中寻找齿轮故障的特征频率，若未寻找到，继续从第二个IMF分量的幅值谱及包络信号的幅值谱中寻找齿轮故障的特征频率，若仍未寻找到，则说明齿轮没有发生故障；根据齿轮故障的特征频率判断故障的位置以及特征，从而进行齿轮故障的诊断。本专利技术的有益效果是：本专利技术采用ESMD(极值点对称模态分解)的方法对齿轮箱振动信号进行自适应分解。极值点对称模态分解方法克服了经验模态分解方法的包络线过拟合与欠拟合现象，端点效应也比经验模态分解方法弱，同时与局部均值分解方法相比，极值点对称模态分解方法是一个2层嵌套循环，运行时间明显比局部均值分解方法少。此外，本专利技术采用能量算子解调法对分解后的IMF分量进行依次解调，获取其包络信号，最终从这些IMF分量幅值谱以及对应的包络信号的幅值谱中找到故障的频率，解调效果好且运算量小。附图说明图1为本专利技术提供的基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法流程图。图2为本专利技术步骤S2的分步骤流程图。图3为本专利技术实施例一的齿轮箱结构示意图。图4为本专利技术实施例一的齿轮故障情况下的振动加速度信号xp(t)谱图。图5为本专利技术实施例一的振动加速度信号xp(t)的极值点对称模态分解结果谱图。图6为本专利技术实施例一的第一个IMF分量imf1(t)的幅值谱以及包络幅值谱图。图7为本专利技术实施例一的第二个IMF分量imf2(t)的幅值谱以及包络幅值谱图。图8为本专利技术实施例二的齿轮正常情况下的振动加速度信号xq(t)谱图。图9为本专利技术实施例二的第一个IMF分量c1(t)的幅值谱以及包络幅值谱图。图10为本专利技术实施例二的第二个IMF分量c2(t)的幅值谱以及包络幅值谱图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例作进一步的说明。本专利技术提供了一种基于ESMD(极值点对称模态分解)和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，如图1所示，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用加速度传感器测量齿轮箱振动，获得齿轮振动的加速度信号；S2、对齿轮振动的加速度信号进行极值点对称模态分解，得到若干个IMF分量和一个残余分量；S3、采用能量算子解调法对前两个IMF分量进行解调，估计这两个IMF分量的包络信号；S4、画出前两个IMF分量的幅值谱图及包络幅值谱图，从中依次寻找齿轮故障的特征频率。

【技术特征摘要】
1.基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用加速度传感器测量齿轮箱振动，获得齿轮振动的加速度信号；S2、对齿轮振动的加速度信号进行极值点对称模态分解，得到若干个IMF分量和一个残余分量；S3、采用能量算子解调法对前两个IMF分量进行解调，估计这两个IMF分量的包络信号；S4、画出前两个IMF分量的幅值谱图及包络幅值谱图，从中依次寻找齿轮故障的特征频率。2.根据权利要求1所述的基于ESMD和能量算子解调的齿轮故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：S21、定义齿轮振动的加速度信号为原始信号x(t)，找到x(t)中所有的局部极值点；S22、将所有局部极值点用线段连接起来，找到所有线段中点，并在左、右边界各添加一点；S23、对所有标号为偶数的中点进行线性插值，得到插值线段La(t)，对La(t)进行平滑处理，得插值曲线la(t)；对所有标号为奇数的中点进行线性插值，得到插值线段Lb(t)，对Lb(t)进行平滑处理，得插值曲线lb(t)；根据插值曲线la(t)和lb(t)求出均值曲线m11(t)；S24、将均值曲线m11(t)从原始信号x(t)中分离出来，得到分离信号h11(t)；S25、判断h11(t)是否为内禀模态函数，若是则进入步骤S26，否则用h11(t)代替x(t)，重复步骤S21-S24，迭代k次，直到h1k(t)为一个内禀模态函数，或者迭代次数k达到预设值，进入步骤S26；S26、定义imf1(t)＝h1k(t)为原始信号x(t)的第一个IMF分量，并将其从x(t)中分离出来，得到剩余分量u1(t)；S27、判断u1(t)是否为单调函数，若是则进入步骤S28，否则用u1(t)代替x...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈中柘，朱圆，张志威，傅思程，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51