一种机械系统的故障诊断方法、故障诊断装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术适用于故障诊断技术领域，提供了一种机械系统的故障诊断方法、故障诊断装置、终端及计算机可读存储介质，所述故障诊断方法包括：获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号；对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同；从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和所述基准信号的相关度；基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。本发明专利技术能够提高故障诊断的精度。

A fault diagnosis method, device and terminal of mechanical system

【技术实现步骤摘要】
一种机械系统的故障诊断方法、故障诊断装置及终端
本专利技术属于故障诊断
，尤其涉及一种机械系统的故障诊断方法、故障诊断装置、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
风电机组在运行中长时间处于强烈随机风载等复杂环境，内外部激励复杂，容易导致传动系统关键零部件失效，进而导致整个机组停机，行星齿轮箱是风力发电机组传动系统的核心，具有结构紧凑、传动比大、体积较小等优点，主要由行星齿轮、行星架、太阳轮、齿轮、箱体、轴承组成，行星齿轮箱在传动时有多组齿轮同时啮合，导致其频谱特征具有很强的复杂性。由于行星齿轮箱的振动信号频谱的复杂性，现有技术中对行星齿轮箱的检测中，通常利用EMD和VMD等方法对获取的行星齿轮箱的振动信号进行分解，并根据分解的信号确定行星齿轮箱的频谱，通过频谱判断行星齿轮箱的状态，该状态包括行星齿轮箱否出现故障，以及在出现故障时的位置。上述方法对振动信号分解后，得到多个本征模函数，由于多个本征模函数包含的齿轮箱的特征信息繁多，利用该多个本征模函数对行星齿轮箱进行故障诊断，容易产生诊断误差，导致故障诊断的精度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种机械系统的故障诊断方法、故障诊断装置、终端及计算机可读存储介质，能够提高机械系统的故障诊断的精度。本专利技术实施例的第一方面提供了一种机械系统的故障诊断方法，所述故障诊断方法包括：获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号；对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同；从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和所述基准信号的相关度；基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。本专利技术实施例的第二方面提供了一种机械系统的故障诊断装置，所述故障诊断装置包括：获取模块，用于获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号；自适应分解模块，用于对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同；选取模块，用于从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和所述基准信号的相关度；故障诊断模块，用于基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如任一项所述机械系统的故障诊断方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如任一项所述机械系统的故障诊断方法的步骤。本专利技术与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术通过对机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同，从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和基准信号的相关度，基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。本专利技术得到的每个目标本征模函数和基准信号的相关性小于未选取的每个本征模函数和基准信号的相关度，使目标本征模函数中包含基准信号相关的特征信息较少，那么，在机械系统故障时，目标本征模函数能够更好的体现故障特征，通过目标本征模函数判断机械系统的故障状态，减少了非故障信号对故障信号的干扰，提高了故障诊断的精度；在机械系统未发生故障时，目标本征模函数和基准信号具有偏差较大，可以更精确的判定机械系统的状态，提高了故障诊断的精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的机械系统的故障诊断方法的实现流程图；图2是本专利技术另一实施例提供的机械系统的故障诊断方法的实现流程图；图3是未经降噪处理的X方向断齿信号时域图；图4是未经降噪处理的X方向断齿信号频谱图；图5是本专利技术实施例提供的经降噪处理后的X方向断齿信号时域图；图6是本专利技术实施例提供的经降噪处理后的X方向断齿信号频域图。图7是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF1频谱图；图8是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF2频谱图；图9是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF3频谱图；图10是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF4频谱图；图11是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF5频谱图；图12是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态IMF6频谱图；图13是本专利技术实施例提供的X方向行星齿轮箱断齿状态的Rényi熵分布图；图14是本专利技术实施例提供的Y方向行星齿轮箱断齿状态的Rényi熵分布图；图15是本专利技术实施例提供的对X方向和Y方向的目标本征模函数进行全矢融合后的频谱图；图16是本专利技术实施例提供的对图15中频谱的9倍啮合频率附近的局部放大图；图17是本专利技术实施例提供的对图15中频谱的11倍啮合频率附近的局部放大图；图18是本专利技术实施例提供的对图15的频谱进行解调后的频谱图。图19是本专利技术实施例提供的机械系统的故障诊断装置的结构示意图；图20是本专利技术实施例提供的终端的示意图；具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。参见图1，其示出了本专利技术实施例提供的机械系统的故障诊断方法的实现流程图，详述如下：S101：获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号。在本专利技术实施例中，机械系统可以为多级行星齿轮箱，状态信号可以为加速度信号、速度信号等振动信号，在多级行星齿轮箱的预设位置布设加速度传感器，以获取行星齿轮箱在预设检测时段的加速度信号。在本专利技术又一实施例中，可以获取预设位置在预设检测时段的三个相互垂直方向的状态信号，该三个相互垂直方向分别为X方向、Y方向和Z方向。S102：对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数。其中，各个本征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机械系统的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括：/n获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号；/n对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同；/n从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和所述基准信号的相关度；/n基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。/n

【技术特征摘要】
1.一种机械系统的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括：
获取机械系统的预设检测位置在预设检测时段内的状态信号；
对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数，其中，各个本征模函数的对应信号的中心频率不同；
从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数，其中，目标本征模函数和预设的基准信号的相关度小于未选取的本征模函数和所述基准信号的相关度；
基于所述至少一个目标本征模函数，对所述机械系统进行故障诊断。


2.根据权利要求1所述的机械系统的故障诊断方法，其特征在于，所述对所述状态信号进行自适应分解，得到多个本征模函数包括：
将所述状态信号进行二维化处理，得到二维状态信号；
基于预设的约束变分模型对所述二维状态信号进行约束变分求解，得到指定数量的本征模函数，其中，所述约束变分模型包括：



其中，ωK表示第K个本征模函数的中心频率，mAS,K表示根据ωK从本征模函数mK中得到的解析信号，βK表示第K个本征模函数的权重系数，λ表示拉格朗日乘子，f(x)表示输入的二维状态信号，K表示指定数量，K为正整数。


3.根据权利要求2所述的机械系统的故障诊断方法，其特征在于，所述基于预设的约束变分模型对所述二维状态信号进行约束变分求解，得到指定数量的本征模函数包括：
将所述二维状态信号输入约束变分模型，利用乘法算子交替方向方法进行迭代运算，直至输出的指定数量的满足预设条件的本征模函数；
其中，所述乘法算子交替方向方法进行迭代运算的公式包括：









其中，所述表示第n+1次迭代的第K个本征模函数，表示第n+1次迭代的第K个本征模函数对应的中心频率，λn+1表示第n+1次迭拉格朗日乘子，τ表示预设的时间步长；
其中，所述预设条件包括：



其中n表示迭代的次数，IMFin表示在第n次迭代的第i个本征模函数，IMFin-1表示第n-1次迭代的第i个本征模函数，ε表示第一预设值，i和n为正整数。


4.根据权利要求2所述的机械系统的故障诊断方法，其特征在于，所述从所述多个本征模函数中选取至少一个目标本征模函数包括：
基于所述基准信号和指定数量的本征模函数，构建指定数量的密度矩阵；
确定每个密度矩阵的Rényi熵，得到指定数量的Rényi熵；
从所述指定数量的Rényi熵中选取前N小的Rényi熵，其中，N为大于1的整数；
将选取的Rényi熵对应的本征模函数确定为目标本征模函数。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：武哲，成立峰，檀晟玥，侯书勇，牛虎利，张嘉钰，常宏杰，朱金达，杨光，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：河北;13