基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，涉及齿轮箱故障诊断方法技术领域。所述方法利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号；对采集的信号进行SVD降噪处理；将降噪处理后的信号进行EEMD信号分解，分解为多路IMF分量及残余分量；重构信号，进行源数估计，估计出源信号数量；根据源数估计的结果，基于方差提取若干路方差较大的IMF分量，重构信号；应用JADE盲源分离方法对提取的IMF分量进行求解，估计出源信号；进行频谱分析，即可提取出信号的特征频率，完成齿轮箱的复合故障诊断。该方法原理简单，算法容易实现，信号的物理含义明确，是一种有效的齿轮箱复合故障诊断方法。

【技术实现步骤摘要】
基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法
本专利技术涉及齿轮箱故障诊断方法
，尤其涉及一种基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法。
技术介绍
在齿轮箱故障诊断研究中，大多是对齿轮箱的单一故障进行分析与诊断，对齿轮箱复合故障诊断技术的研究较少；因此，复合故障诊断仍然是齿轮箱故障诊断的难点和热点问题。近年来，有学者研究用GMCA方法从齿轮箱复合故障振动信号中分离各故障特征，并取得了一定的效果。但由于GMCA本质是一种多输入方法，即需要同时采集多路传感器信号，不仅会增加工程应用成本，而且还会大大提升工程应用难度。MCA方法则能从单路传感器信号中分离出具有不同形态的信号成分，但是在MCA算法中字典的选择与构造非常复杂，该方法在工程中应用还需要很深入研究。随着对振动信号处理技术的不断深入研究，新的信号处理方法不断被提出，并被应用到齿轮箱故障诊断中，如时频分析方法、经验模态分解、小波包分析，共振解调等；而盲源分离理论的出现，更是为故障诊断技术提供了一个新的研究方向，其能对复合故障作出很好的诊断。目前，盲源分离己经逐步应用到工程实践中。通过近些年的发展，盲源分离的基本理论框架及算法己经基本完善，然本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：对采集的齿轮箱复合故障振动信号进行SVD降噪处理得到信号x1(t)；将降噪处理后的信号x1(t)进行EEMD信号分解，分解为多路IMF信号分量c1(t),...,cn(t)及残余分量rn(t)；重构信号，进行源数估计，估计出源信号数量；根据源信号数量估计的结果，基于方差，去掉IMF分量中一个方差最大值，提取若干路方差较大的IMF分量，重构信号，将单通道的欠定模型转化为正定模型；通过JADE盲源分离方法对提取的IMF分量进行求解，估计出源信号，进行频谱分析，提取出源信号的特征频率，完成齿轮箱的复合故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：对采集的齿轮箱复合故障振动信号进行SVD降噪处理得到信号x1(t)；将降噪处理后的信号x1(t)进行EEMD信号分解，分解为多路IMF信号分量c1(t),...,cn(t)及残余分量rn(t)；重构信号，进行源数估计，估计出源信号数量；根据源信号数量估计的结果，基于方差，去掉IMF分量中一个方差最大值，提取若干路方差较大的IMF分量，重构信号，将单通道的欠定模型转化为正定模型；通过JADE盲源分离方法对提取的IMF分量进行求解，估计出源信号，进行频谱分析，提取出源信号的特征频率，完成齿轮箱的复合故障诊断。2.如权利要求1所述的基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于所述方法还包括：用单个加速度传感器采集齿轮箱复合故障振动信号。3.如权利要求1所述的基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于：所述齿轮箱复合故障振动信号为齿轮故障、轴承故障和噪声信号的混合，用表示。4.如权利要求1所述的基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于所述的SVD降噪处理方法包括如下步骤：相空间重构：设原始信号为X＝[x1,x2,…,xN]，利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵：式中：n＝N-(m-1)×τ；A为m×n阶的Hankel矩阵；τ为延迟步长；m为嵌入维数；延迟步长取τ＝1；在嵌入维数的选取方面，当N为奇数时，m取中值；当N为偶数时，m＝N/2；奇异值分解：对式(1)所示的Hankel矩阵进行其奇异值分解：式中：U是m×m阶正交矩阵V是n×n阶正交矩阵，Σ是按降序排列的对角矩阵，其对角元素为矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝如江，史云林，安雪君，李代勇，沈英明，李辉，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，西安创富电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13