单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108801630A(43)申请公布日2018.11.13(21)申请号201810653028.3(22)申请日2018.06.22(71)申请人石家庄铁道大学地址050000河北省石家庄市北二环东路17号申请人西安创富电子科技有限公司(72)发明人郝如江韩博跃吴肇中陆一鹤金治彬李代勇(74)专利代理机构石家庄轻拓知识产权代理事务所(普通合伙)13128代理人王占华(51)Int.Cl.G01M13/02(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图5页(54)发明名称单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法(57)摘要本发明公开了一种单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，涉及齿轮箱中齿轮故障诊断方法技术领域。所述方法利用单个加速器传感器采集齿轮箱的振动信号；对采集的单通道信号进行小波软阈值降噪；将降噪后的信号进行CEEMD分解，得到多个IMF分量和残余分量；采用基于峭度和连续均方误差准则相结合的方法选取合适的IMF分量；将选取的IMF分量和源信号作为盲源分离的输入信号，采用CICA方法提取目标信号；对提取的信号进行频谱分析，识别齿轮的故障特征。所述方法原理简单，容易实现，能够在强噪声下准确利用单通道测量信号进行齿轮故障诊断。CN108801630ACN108801630A权利要求书1/2页1.一种单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：对采集到的齿轮箱单通道振动信号进行小波软阈值降噪；将降噪后的信号进行CEEMD分解，得到若干个IMF分量和残余分量；采用基于峭度和连续均方误差准则相结合的方法选取合适的IMF分量；将选取的IMF分量与源信号作为盲源分量的输入信号，采用CICA方法提取出目标信号；对提取出的目标信号进行频谱分析，识别故障特征，完成齿轮故障的诊断。2.如权利要求1所述的单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，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振动信号。3.如权利要求1所述的单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，其特征在于所述的进行小波软阈值降噪的方法包括如下步骤：小波基函数与分解层数的选择：根据信号的特点选择小波基函数，小波基函数的正则性及波形与数据的结构相似程度会影响信号降噪的效果，symN小波基与机械振动波形相似，因此选择symN小波基函数来进行小波软阈值降噪；不同分解层数降噪效果不同，合理选择分解层数；选择阈值并确定阈值函数：通过比较各个分解尺度下小波系数与阈值的大小，经过处理得到净化后的系数值；小波重构：将小波低频系数和各层分解的高频系数进行重构，得到降噪后的信号。4.如权利要求1所述的单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，其特征在于所述的将降噪后的信号进行CEEMD分解包括如下步骤：向降噪预处理后的信号中加入n组辅助白噪声，辅助噪声是以正、负对的方式加入的，因此生成两套集合的IMF分量：其中：S为降噪预处理后的信号；N为符合正态分布的白噪声；M1、M2分别为加入正、负成对噪声的信号；对集合中的每一个信号分别做EMD分解，每个信号得到一组IMF分量，其中第i个信号的第j个IMF分量表示为cij；通过多组分量组合的方式得到分解结果：其中：cj表示CEEMD分解最终得到的第j个IMF分量，n表示辅助白噪声的组数。5.如权利要求1所述的单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，其特征在于所述的基于峭度和连续均方误差准则相结合的方法如下：计算各IMF的峭度，当齿轮箱正常运转时，采集的振动信号幅值分布会近似于正态分布，因此其峭度值等于3，当齿轮存在故障时，峭度值会变大；连续均方误差(CMSE)的准则，即:2CN108801630A权利要求书2/2页其中，H为信号的总长度，r为分解的IMF数目；根据下面两条原则确定临界的IMF分量：如果CMSE在整体极小值前面存在局部极小值，那么取第一个局部极小值所对应的位置加1；如果不存在局部极小值，则取整体最小值所对应的位置加1，包含故障信息多的是所临界IMF分量及其之后的IMF分量，将与峭度相结合选择有效的IMF分量。6.如权利要求1所述的单通道盲源分离的齿轮故障诊断方法，其特征在于：所述的采用CICA方法提取目标信号包括以下步骤：基于齿轮的故障信号特征频率构造参考脉冲信号r(t)，将待提取的目标信号y和参考信号r(t)的距离函数定义为ε(y,r)，用来表示目标信号与参考信号的接近程度；ε(y,r)用均方误差ε(y,r)＝E{(y-r)}度量，CICA算法的数学模型如式(4)和式(5)所示：目标函数：maxJ(y)≈ρ{E[G(y)]-E[G(v)]}(4)约束条件：其中：ρ为正常数；G(·)为非线性函数；v为具有与y相同协方差矩阵的高斯变量；ξ为阈值；式(5)通过拉格朗日乘数法对其求解，可得到源