利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102879196A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102879196A(43)申请公布日2013.01.16(21)申请号201210361717.X(22)申请日2012.09.25(71)申请人西安交通大学地址710049陕西省西安市咸宁西路28号(72)发明人何正嘉孙海亮訾艳阳曹宏瑞李兵陈雪峰张周锁(74)专利代理机构西安通大专利代理有限责任公司61200代理人朱海临(51)Int.Cl.G01M13/02(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书88页页附图附图55页(54)发明名称利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法(57)摘要本发明公开了一种利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，矩阵小波变换首先使用重复采样的前处理方式，将采集到的行星齿轮箱一维振动信号变换为多维输入信号；其次采用提升方法构造最优矩阵小波函数，利用所构造的最优矩阵小波函数对多维信号进行自适应分解，将多个故障特征分解到不同分支的信号中；然后采用包络谱方法提取和识别出各频带信号中表征的行星齿轮箱故障，结合故障机理分析，实现行星齿轮箱复合故障特征的一次性分离和诊断。该方法结果可靠，实时性好，简单易行，适用于卫通天线、风力发电机、重载起重机等设备传动机构的行星齿轮箱复合故障诊断。CN1028796ACN102879196A权利要求书1/2页1.一种利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)矩阵小波变换由多个尺度函数生成向量小波函数，该多个尺度函数和所述向量小波函数共同构成矩阵小波函数，其中，矩阵小波函数由如下多分辨分析生成，设函数Φ＝T2r[φ1(t)，φ2(t)，…，φr(t)]∈L(R)，r∈N，其中φ1(t)，φ2(t)，…，φr(t)为多个尺度函数，对j∈Z，定义：j/2jVj＝clos{2φi(2t-k)：1≤i≤r，k∈Z}j式中，尺度函数空间Vj由闭包函数clos{}张成，分辨率为2；j/2j小波函数空间Wj＝clos{2ψi(2t-k)：1≤i≤r，k∈Z}，是尺度函数空间Vj在Vj+1T2r中的补空间，向量小波函数Ψ＝[ψ1(t)，ψ2(t)，…，ψr(t)]∈L(R)的伸缩和平移张成了Wj空间矩阵小波函数的两尺度方程为：式中，Hk，Gk分别表示矩阵小波变换的低通与高通滤波器，Ψ(t)是由尺度函数Φ(t)生成的向量小波函数；(2)将下述提升方法引入步骤(1)矩阵小波函数构造中，通过设计不同的提升算子改变原有矩阵小波函数滤波器的特性，得到不同性质的矩阵小波函数，所述提升方法为：给定一个初始矩阵小波滤波器组其中H(z)为低通滤波器，为对偶低通滤波器，G(z)为高通滤波器，为对偶高通滤波器；构造的新矩阵小波滤波器组为：Hnew(z)＝H(z)22Gnew(z)＝T(z)(G(z)+S(z)H(z))其中Hnew(z)为新的低通滤波器，为新的对偶低通滤波器，Gnew(z)为新的高通滤波器，为新的对偶高通滤波器；提升矩阵S(z)和T(z)均为有限阶，T(z)的行列式为单项式；(3)根据齿轮和轴承出现损伤将引起振动冲击以及故障状态确定的物理属性，利用信号处理的峭度最大和熵最小作为优化目标，在构造的矩阵小波函数库中选择具有优良性质的最优矩阵小波函数；（4）使用所构造的最优矩阵小波函数对振动信号进行自适应分解，将多个故障特征分解到不同分支的信号中进行提取与识别，实现行星齿轮箱复合故障特征的一次性分离和诊断。2.如权利要求1所述的利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在2CN102879196A权利要求书2/2页于，所述最优矩阵小波函数选择方法为：峭度指标KP对早期振动冲击型故障敏感，其定义为：其中，p(x)表示信号x的幅值概率密度；对于一不确定性系统X，其包含元素xi,i＝1,…,n,记为X={xn}，其信息熵S(X)表示为：峭度-包络谱熵指标KE：借助峭度-包络谱熵指标选择最优矩阵小波函数，实现正常和故障状态的分离。3.如权利要求1所述的利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，其特征在于，所述步骤（4）的具体方法为：包括如下步骤：1)采集到的行星齿轮箱振动信号为fk，以2维矩阵小波变换为例，重复采样的前处理方法具体表达如下式：其中，称为前处理算子；利用所构造的最优矩阵小波函数对前处理后的多维振动信号进行多层自适应分解，获得包含不同特征信息的两个信号分支；矩阵小波的分解过程如下：式中，sj-1,n是r维低频分量，dj-1,n是r维高频分量，*是共轭转置算子；2)采用Hilbert包络解调方法提取出不同信号分支中表征的行星齿轮箱故障，结合故障机理分析，实现行星齿轮箱复合故障特征的一次性分离和诊断。3CN1028791