一种齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法技术

本发明专利技术提供了一种齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，首先将采集的振动加速度信号进行低通保相滤波后通过平滑伪Wigner-Ville分布计算其时频分布，然后通过Viterbi最优路径搜索算法估计齿轮箱转轴的瞬时频率，再利用键相信号估计模型对瞬时频率进行逐点积分得到估计键相信号，最后结合等角度重采样和角域平均技术对振动加速度信号进行计算阶次分析，得到基于瞬时频率估计的阶次谱。此阶次谱图可以充分反映齿轮箱故障的特征信息。本发明专利技术综合了平滑伪Wigner-Ville分布、Viterbi最优路径搜索算法、角域平均技术、计算阶次分析的优点，可以有效地对变转速运行工况下的齿轮箱进行故障诊断。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了，首先将采集的振动加速度信号进行低通保相滤波后通过平滑伪Wigner-Ville分布计算其时频分布，然后通过Viterbi最优路径搜索算法估计齿轮箱转轴的瞬时频率，再利用键相信号估计模型对瞬时频率进行逐点积分得到估计键相信号，最后结合等角度重采样和角域平均技术对振动加速度信号进行计算阶次分析，得到基于瞬时频率估计的阶次谱。此阶次谱图可以充分反映齿轮箱故障的特征信息。本专利技术综合了平滑伪Wigner-Ville分布、Viterbi最优路径搜索算法、角域平均技术、计算阶次分析的优点，可以有效地对变转速运行工况下的齿轮箱进行故障诊断。【专利说明】
本专利技术属于齿轮故障分析方法领域，具体涉及一种齿轮故障无键相角域平均计算 阶次分析方法。
技术介绍
传统的齿轮箱振动测试以及对测试信号的分析、测试是在恒定转速、恒定工况下 进行的，而实际工作中的齿轮箱往往是变转速、变工况负载下运行，例如风电发电机组的齿 轮箱，直升机齿轮箱，汽车减速器，起重机等。以起重机为例，起重机负责吊运钢水包，工作 时齿轮箱经历升速提升、降速倾倒的过程。目前，在齿轮箱变转速运行工况条件下，所用的 计算阶次分析方法中，转轴的键相信号是进行齿轮箱故障计算阶次分析所必不可少的。然 而，对于一些箱体相对封闭(旋转机械不可拆开)或者不可在轴端安装传感器齿轮箱，很难 提取到键相信号。特别是有些齿轮减速机构在设计时考虑不周或者装配时结构紧凑，无法 安装键相脉冲传感器，很难在变转速工况下实现等周期采样，导致在实际工作过程中对齿 轮箱振动测试以及对测试信号的分析、测试较难完成。因此，研究有效的方法，针对变转速 工况下的齿轮箱并且转速信息无法采集的情况下监测齿轮箱的运行状态，安排合理的预定 备件、停机更换时间，把设备维修安排在设备故障事故发生之前，最大限度的减少突发停机 事件，充分发挥设备效能，延长设备使用寿命，对国民生产的安全性、可靠性具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，该方法 能够解决在键相信号不可采集的情况下进行变转速工况下故障诊断的难点问题。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是:，包括以下步骤:I)瞬时频率估计，具体包括以下三个步骤:1-1)采集振动加速度信号，对采集的振动加速度信号进行低通保相滤波，得到反 映转子转动的低频信号；1-2)通过平滑伪Wigner-Ville分布计算得到的低频信号的时频分布，得到时频 分布图；1-3)在得到的时频分布图上利用Viterbi最优路径搜索算法估计齿轮箱转轴的 瞬时频率(Instantaneous Frequency, IF)；。2)基于瞬时频率估计的阶次谱，具体包括以下四个步骤:2-1)利用键相信号估计模型对步骤1-3)得到的瞬时频率进行逐点积分，得到估 计键相信号；2-2)利用得到的估计键相信号对振动加速度信号进行等角度重采样，得到经过等 角度重采样后的信号；2-3)对经过等角度重采样后的信号进行角域平均处理，得到角域平均处理后的信号;2-4)对角域平均处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到能够反映齿轮箱故障特征信息的基于瞬时频率估计的阶次谱，对齿轮故障进行分析。所述的步骤1-2)的具体操作为:步骤1-1)得到的低频信号X⑴的平滑伪Wigner-Ville分布SPW(t，ω)由式⑶所示:【权利要求】1.，其特征在于，包括以下步骤:1)瞬时频率估计:1-1)采集振动加速度信号，对采集的振动加速度信号进行低通保相滤波，得到反映转子转动的低频信号；1-2)通过平滑伪Wigner-Ville分布计算得到的低频信号的时频分布，得到时频分布图；1-3)在得到的时频分布图上利用Viterbi最优路径搜索算法估计齿轮箱转轴的瞬时频率；2)基于瞬时频率估计的阶次谱:2-1)利用键相信号估计模型对步骤1-3)得到的瞬时频率进行逐点积分，得到估计键相信号；2-2)利用得到的估计键相信号对振动加速度信号进行等角度重采样，得到经过等角度重采样后的信号；2-3)对经过等角度重采样后的信号进行角域平均处理，得到角域平均处理后的信号； 2-4)对角域平均处理后的信号进行快速傅里叶变换，得到能够反映齿轮箱故障特征信息的基于瞬时频率估计的阶次谱，对齿轮故障进行分析。2.根据权利要求1所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于: 所述的步骤1-2)的具体操作为:步骤1-1)得到的低频信号X(t)的平滑伪Wigner-Ville分布SPW(t，? )由式(3)所示: 3.根据权利要求2所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于: 所述的窗函数包括Gauss窗和Hamming窗。4.根据权利要求1-3中任意一项所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法， 其特征在于:所述的步骤1-3)的具体操作为:取x(t)的平滑伪Wigner-Ville分布上的时间序列Di1, n2],时间点n G Dvn2],每一时间点n上的频率值为SPWn,把SPWn按降序排列后的数组为记为SPW' n；按从大到小的顺序从0开始依次按增量I分别重新赋值，赋值后的时频分布序列记为 f(n, spr n)；瞬时频率即为使式(6)最小的路径: 5.根据权利要求4所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于: 所述的惩罚因子g(?n，?n+1)如式(7)所示: 6.根据权利要求4所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于:所述的步骤2-1)的具体操作为: 一根光轴处于变转速工况下工作，转动瞬时频率为f(t);经过时间tn，转轴转过η圈，转轴转过角度如式(10)所示: 7.根据权利要求4所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于:所述的步骤2-2)的具体操作为: 根据式(14)得到等角度Θ重采样时的时间节点t，进行等角度重采样，得到经过等角度重采样后的信号； 8.根据权利要求4所述的齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于:所述的步骤2-3)的具体操作为: 将经过等角度重采样后的信号序列记为只/)，1=1，2，3，…，N，由角域平均处理的公式式(15)得到角域平均处理后的信号序列yn， 【文档编号】G01M13/02GK103499443SQ201310416504【公开日】2014年1月8日 申请日期:2013年9月12日 优先权日:2013年9月12日 【专利技术者】訾艳阳, 何正嘉, 曹宏瑞, 万志国, 冯超亮, 何水龙 申请人:西安交通大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)瞬时频率估计：1?1)采集振动加速度信号，对采集的振动加速度信号进行低通保相滤波，得到反映转子转动的低频信号；1?2)通过平滑伪Wigner?Ville分布计算得到的低频信号的时频分布，得到时频分布图；1?3)在得到的时频分布图上利用Viterbi最优路径搜索算法估计齿轮箱转轴的瞬时频率；2)基于瞬时频率估计的阶次谱：2?1)利用键相信号估计模型对步骤1?3)得到的瞬时频率进行逐点积分，得到估计键相信号；2?2)利用得到的估计键相信号对振动加速度信号进行等角度重采样，得到经过等角度重采样后的信号；2?3)对经过等角度重采样后的信号进行角域平均处理，得到角域平均处理后的信号；2?4)对角域平均处理后的信号进行快速傅里叶变换，得到能够反映齿轮箱故障特征信息的基于瞬时频率估计的阶次谱，对齿轮故障进行分析。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：訾艳阳，何正嘉，曹宏瑞，万志国，冯超亮，何水龙，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：