一种齿轮早期故障特征提取方法.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CN108871761A(43)申请公布日2018.11.23(21)申请号201810576822.2(22)申请日2018.06.07(71)申请人广东石油化工学院地址525000广东省茂名市官渡二路139号(72)发明人莫才颂王大成吕运容吕志宏李石栋陈华豪李月明张小勤(74)专利代理机构深圳市千纳专利代理有限公司44218代理人陈培华(51)Int.Cl.G01M13/02(2006.01)权利要求书2页说明书5页(54)发明名称一种齿轮早期故障特征提取方法(57)摘要本发明公开了一种齿轮早期故障特征提取方法，包括以下步骤：包括以下步骤：（1）根据运行可靠性理论，计算齿轮的动态故障概率；（2）基于齿轮振动信号方差和齿轮振动信号熵的脆弱性指标，衡量齿轮箱中齿轮的状态脆弱性；（3）在齿轮排序方面，采取分类排序的方式：为了平衡计算时间和计算精度的要求，仅对涉及正常和停止后的大故障概率齿轮(如重过载和恶劣环境下的齿轮)，搜索由这些齿轮停止运行造成的故障率，对故障率进行排序，然后对于较小故障概率的齿轮，使用状态和结构脆弱性指标加权得到的综合脆弱性指标进行快速排序，实现齿轮早期故障特征提取。CN108871761ACN108871761A权利要求书1/2页1.一种齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：(1)根据运行可靠性理论，考虑齿轮所处齿轮箱、环境噪声和自身振动信号，采用计入峭度统计因素和负载率的齿轮运行可靠性模型，由此计算齿轮的动态故障概率；(2)基于齿轮振动信号方差和齿轮振动信号熵的脆弱性指标，衡量齿轮箱中齿轮的状态脆弱性；(3)在齿轮排序方面，采取分类排序的方式：为了平衡计算时间和计算精度的要求，仅对涉及正常和停止后的大故障概率齿轮(如重过载和恶劣环境下的齿轮)，搜索由这些齿轮停止运行造成的故障率，对故障率进行排序，然后对于较小故障概率的齿轮，使用状态和结构脆弱性指标加权得到的综合脆弱性指标进行快速排序，实现齿轮早期故障特征提取。2.根据权利要求1所述的齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于：在第(1)步中，综合考虑齿轮所处齿轮箱、环境噪声和自身振动信号后，齿轮的可靠性模型下式所示：3.根据权利要求2所述的齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于：在第(2)步中，所述脆弱性指标包括基于负载率方差的齿轮脆弱性指标、基于负载率熵的齿轮脆弱性指标和齿轮的磨损系数指标。4.根据权利要求3所述的齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于：所述基于负载率方差的齿轮脆弱性指标中，齿轮箱正常运行各齿轮负载率方差可表示为：式中，n和ηi0分别为正常运行时齿轮箱齿轮总数和齿轮i的负载率，齿轮k退出运行后，齿轮箱的振动信号方差可表示为：式中，ηk,i为齿轮k停止运行后，齿轮i的负载率，综上所述，定义齿轮k关于负载率方差的脆弱性指标如下式所示：5.根据权利要求3所述的齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于：所述基于负载率熵的齿轮脆弱性指标中，定义齿轮箱正常运行时各齿轮的负载率熵H0如下式所示：2CN108871761A权利要求书2/2页式中，ηi0(或ηj0)分别为正常运行时齿轮箱齿轮总数和齿轮i(或j)的负载率，齿轮k停止运行后，齿轮箱齿轮的负载率熵Hk定义如下式所示：式中，ηk,i(或ηk,j)为齿轮k退出运行后，齿轮i(或j)的负载率；定义齿轮k基于负载率熵的脆弱性指标如下式所示：同理，可对下式的指标进行归一化，可得基于负载率熵的归一化指标如下式所示。式中，6.根据权利要求3所述的齿轮早期故障特征提取方法，其特征在于：所述齿轮的磨损系数指标中，齿轮k的磨损系数Bk(m,n)定义为：式中，I(ij)(m,n)为在“电机—负荷”节点对(i,j)间加入单位驱动后，在齿轮k上引起的压力；Wi为电机节点权重，可以取相应电机组的实时输出应力；Wj为负荷权重，取相应负荷的实时负载；G和L分别为电机和负荷集合；对磨损系数进行归一化，得到归一化的磨损系数指标为：3CN108871761A说明书1/5页一种齿轮早期故障特征提取方法技术领域[0001]本发明涉及齿轮故障诊断技术领域，特别是一种齿轮早期故障特征提取方法。背景技术[0002]齿轮是机械装备普遍采用的一种机械传动形式，由于工作过程中受脉动循环应力作用，齿轮极易受到损害而出现故障，造成机械传动系统失效，进而影响整个机械装备的安全可靠运行。齿轮早期故障振动信号特征微弱，且随着齿轮箱转速和负载的变化而表现出非稳态特征，影响了故障诊断的可靠性和精确性。发明内容[0003]本发明技术提出一种齿轮早期的故障特征提取方法，能够有效提取齿轮传动非线性早期微弱故障特征，精确实现齿轮传动早期故障诊断。[0004]本发明可以通过以下技术方案来实现：[00