基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法技术

本发明专利技术公开了基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，确定同步数据获取的采样频率、采样长度、齿轮每转内的同步采样点数、嵌入维数m、时间延迟τ、相似容度阈值r；以齿轮转速作为参考，利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据X；根据预先设定的时间延迟τ和嵌入维数m，将同步振动数据进行相空间重构；利用中心化处理方法对相空间P中每个m维向量进行中心化处理，得到振动数据的非同步分量相空间P<subgt;1</subgt;；计算非同步分量相空间P<subgt;1</subgt;中各m维向量之间的距离；计算非同步模糊相似度；利用同步平均处理方法对相空间P中每个m维向量进行同步平均处理，得到振动数据的同步分量相空间P<subgt;2</subgt;；计算同步分量相空间P<subgt;2</subgt;中各m维向量之间的距离；计算同步模糊相似度；将非同步模糊相似度和同步模糊相似度作为齿轮故障特征。本发明专利技术可用于齿轮故障特征抽取，所抽取的故障特征可以被用于诊断齿轮故障类型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于旋转机械故障诊断，具体涉及一种基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法。

技术介绍

1、旋转机械设备是现代化工业生产体系的核心组成部分，其高效和稳定的运行对保障生产效率和产品质量至关重要。齿轮传动系统作为旋转机械传动中的关键环节，现已广泛应用于汽车、航空、能源和制造等多个领域，承担着动力传递、运动形式转换等重要功能。齿轮在长期运行过程中，由于材料疲劳、磨损、过载、润滑不良、装配误差等因素，容易发生各种故障，如齿面点蚀、断齿、裂纹、磨损等。这些故障不仅会降低机械设备的工作效率，还可能引发重大的安全事故，对生产安全和经济效益造成严重影响。

2、传统的齿轮故障诊断方法依赖于人工经验判断和定期停机检查，这种方法不仅耗时耗力，且往往不能诊断出微弱故障，因此难以实现早期故障诊断。随着科学技术的发展，尤其是传感器技术、信号处理技术以及人工智能算法的快速发展，现代齿轮故障诊断技术正逐步向在线故障诊断方向转变，旨在有效减少非计划停机时间，从而提高设备可靠性和维护效率。

3、故障特征抽取是齿轮故障诊断方法中的关键步骤。目前，已有多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，步骤(1)所述的嵌入维数m根据齿轮故障特征确定；所述时间延迟τ根据齿轮旋转周期设定。

3.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：

4.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障...

【技术特征摘要】

1.基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，步骤(1)所述的嵌入维数m根据齿轮故障特征确定；所述时间延迟τ根据齿轮旋转周期设定。

3.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：

4.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵艳青，王旭，蒋威，仇璟，张雨轩，陈彪，朱俊，陈钢，许善珍，张锐，常绿，宋新刚，包海涛，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：