一种活齿减速器故障定位方法技术

本发明专利技术提供了一种活齿减速器故障定位方法，通过活齿减速器运行状态下振动时域信号的获取，采用快速傅里叶变换得到振动信号的频域分布，选取时域与频域中的多个统计特征参数进行改进的主分量分析，构建主分量的χ2分布，建立信号的时频统计特征分布图。根据不同故障样本数据在特征图上的位置分布，在时频主分量统计特征图上绘制若干个故障分区。之后再利用时频主分量统计特征图对待诊断的活齿减速器进行故障定位。本发明专利技术可以提高活齿减速器故障定位的准确性，可大大减少活齿减速器故障诊断的成本与时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于活齿减速器领域，具体涉及一种齿轮减速器故障定位的方法。
技术介绍
活齿减速器是一种传动装置，具有传动比大、传动效率高、转动平稳、体积小、重量轻、噪声小等一系列优点，己经被应用于机械、纺织、铁路、冶金、矿山、建筑和造船等领域。随着活齿减速器的应用领域不断扩展，常常由于本身故障问题而影响其正常工作，较严重的就会产生连锁反应，导致整个设备损坏甚至整个生产过程不能正常运行，造成巨大的经济损失。如何准确及时地识别活齿减速器运行过程中萌生和演变的故障，对机械系统安全运行、避免重大事故具有重大意义。目前，针对减速器的故障诊断方法(如快速傅里叶变换FFT、时间序列分析、小波分析、神经网络等)已有不少，但这些方法往往只选取了单个域(时域/频域)的一个或多个参数进行特征分析，虽能在一定程度上识别故障但难以实现故障的准确定位，更多的是依靠技术人员或工程师的经验来判断，耗时费力且误诊率较闻。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的不足，提供了一种准确性更高的活齿减速器故障定位方法。本专利技术是通过如下技术方案实现的:，包括以下步骤:(I)采集活齿减速器在正常运行状态下的振动时域信号；从振动时域信号中截取连续的采样数为η的不重叠的V组正常信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；其中η和V均为大于I的正整数；(2)分别计算V组正常信号数据的8个特征参数C1 C8，构成观测数据集C={Cvi}VX8 ;对C做改进的主分量分析处理，得到时频主分量Y和载荷矩阵W ；(3)根据时频主分量Y的X2统计量U，构建时频主分量统计特征图，并绘制出时频主分量统计特征图上的正常区域；(4)采集活齿减速器在第一故障状态下的振动时域信号，从振动时域信号中截取连续的采样数为η的不重叠的V组故障信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；(5)分别计算V组故障信号数据的8个特征参数~ 构成观测数据集Cm = id I对C(b)做标准化处理后与载荷矩阵W相乘，得到第一故障时频主分量Y(b)；(6)在时频主分量统计特征图上绘制由第一故障时频主分量Y(b)构成的第一故障分区；(7)按照步骤(4)- (6)所示的方法遍历活齿减速器的所有故障状态，在时频主分量统计特征图上得到若干个故障分区；(8)采集活齿减速器在运行状态下的振动时域信号；从振动时域信号中截取连续的采样数为η的不重叠的V组待诊断信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；(9)分别计算V组待诊断信号数据的8个特征参数C/ C8’，构成观测数据集C’={Cvi’}VX8diC’做做标准化处理后与载荷矩阵W相乘，得到待诊断时频主分量Y’ ；(10)在时频主分量统计特征图上绘制由待诊断时频主分量Y’构成的待诊断区域；(11)若待诊断区域位于正常区域内，则判断出活齿减速器无故障；若待诊断区域位于任意一个故障分区内，则判断出活齿减速器存在与故障分区对应的故障类型；否则，活齿减速器存在未知故障。步骤(2)中所述特征参数包括4个时域分布中的无量纲统计特征参数:波形指标:权利要求1.，其特征在于，包括以下步骤: (1)采集活齿减速器在正常运行状态下的振动时域信号；从振动时域信号中截取连续的采样数为η的不重叠的V组正常信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；其中η和V均为大于I的正整数； (2)分别计算V组正常信号数据的8个特征参数C1 C8，构成观测数据集C={Cvi}VX8；对C做改进的主分量分析处理，得到时频主分量Y和载荷矩阵W ； (3)根据时频主分量Y的X2统计量U，构建时频主分量统计特征图，并绘制出时频主分量统计特征图上的正常区域； (4)采集活齿减速器在第一故障状态下的振动时域信号，从振动时域信号中截取连续的采样数为η的不重叠的V组故障信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布； (5)分别计算V组故障信号数据的8个特征参数Cf~ 构成观测数据集2.根据权利要求1所述的活齿减速器故障定位方法，其特征在于，所述特征参数包括4个时域分布中的无量纲统计特征参数:3.根据权利要求1所述的活齿减速器故障定位方法，其特征在于，所述改进的主分量分析处理包括如下步骤: (3.1)令观测数据集为D，D = ((IijIvx8 ； (3.2)对观测数据集D做标准化处理，得到标准化矩阵Zvx8:全文摘要本专利技术提供了，通过活齿减速器运行状态下振动时域信号的获取，采用快速傅里叶变换得到振动信号的频域分布，选取时域与频域中的多个统计特征参数进行改进的主分量分析，构建主分量的χ2分布，建立信号的时频统计特征分布图。根据不同故障样本数据在特征图上的位置分布，在时频主分量统计特征图上绘制若干个故障分区。之后再利用时频主分量统计特征图对待诊断的活齿减速器进行故障定位。本专利技术可以提高活齿减速器故障定位的准确性，可大大减少活齿减速器故障诊断的成本与时间。文档编号G01M13/02GK103175687SQ20131007309公开日2013年6月26日 申请日期2013年3月7日 优先权日2013年3月7日专利技术者周余庆, 李峰平, 薛伟, 马光, 郑蓓蓉 申请人:温州大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种活齿减速器故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集活齿减速器在正常运行状态下的振动时域信号；从振动时域信号中截取连续的采样数为n的不重叠的V组正常信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；其中n和V均为大于1的正整数；（2）分别计算V组正常信号数据的8个特征参数C1～C8，构成观测数据集C={Cvi}V×8；对C做改进的主分量分析处理，得到时频主分量Y和载荷矩阵W；（3）根据时频主分量Y的χ2统计量U，构建时频主分量统计特征图，并绘制出时频主分量统计特征图上的正常区域；（4）采集活齿减速器在第一故障状态下的振动时域信号，从振动时域信号中截取连续的采样数为n的不重叠的V组故障信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；（5）分别计算V组故障信号数据的8个特征参数构成观测数据集对C(b)做标准化处理后与载荷矩阵W相乘，得到第一故障时频主分量Y(b)；（6）在时频主分量统计特征图上绘制由第一故障时频主分量Y(b)构成的第一故障分区；（7）按照步骤（4）?（6）所示的方法遍历活齿减速器的所有故障状态，在时频主分量统计特征图上得到若干个故障分区；（8）采集活齿减速器在运行状态下的振动时域信号；从振动时域信号中截取连续的采样数为n的不重叠的V组待诊断信号；并将每组时域信号的波形转换成频域分布；（9）分别计算V组待诊断信号数据的8个特征参数C1“～C8“，构成观测数据集C“={Cvi“}V×8；对C“做做标准化处理后与载荷矩阵W 相乘，得到待诊断时频主分量Y“；（10）在时频主分量统计特征图上绘制由待诊断时频主分量Y“构成的待诊断区域；（11）若待诊断区域位于正常区域内，则判断出活齿减速器无故障；若待诊断区域位于任意一个故障分区内，则判断出活齿减速器存在与故障分区对应的故障类型；否则，活齿减速器存在未知故障。FDA00002895294700011.jpg,FDA00002895294700012.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周余庆，李峰平，薛伟，马光，郑蓓蓉，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：