复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法和系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115165340A(43)申请公布日2022.10.11(21)申请号202210719783.3G01M13/045(2019.01)(22)申请日2022.06.23G06K9/00(2022.01)(71)申请人上海交通大学地址200240上海市闵行区东川路800号申请人中国北方车辆研究所(72)发明人何清波李天奇于小洛毕志昊杜明刚杨阳彭志科(74)专利代理机构上海汉声知识产权代理有限公司31236专利代理师胡晶(51)Int.Cl.G01M13/02(2019.01)G01M13/021(2019.01)G01M13/028(2019.01)G01M13/04(2019.01)权利要求书4页说明书9页附图2页(54)发明名称复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法和系统(57)摘要本发明提供了一种复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法和系统，包括振动传感器、多通道数据采集装置、计算机及数据分析软件；振动传感器安装布置于复杂传动装置上，用于测量振动信号并转化为电信号输入；多通道数据采集装置将振动电信号进行抗混滤波并转化为数字信号传输给计算机；计算机上的数据分析软件对信号进行频域特征提取。本发明提供的基于复杂传动系统结构参数先验知识和分量分解的频域特征提取方法能够针对结构复杂的传动系统精确提取各个机械部件对应的频域特征，对振动信号传递的信息进行了完整的保留，进而通过与历史运行数据的比较实现复杂传动系统部件级和系统级的状态监测。CN115165340ACN115165340A权利要求书1/4页1.一种复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法，其特征在于，包括：步骤1：定义复杂传动系统结构参数；步骤2：根据结构参数计算轴和齿轮的特征频率集合；步骤3：复杂传动系统在特定转速工况下运行，得到离散振动信号；步骤4：基于离散振动信号，在特征频率集合中利用分量分解法提取各个特征频率成分；步骤5：根据分解分量计算频域指标集合；步骤6：将提取频域分量指标与历史运行数据进行比较，用于传动系统状态评价。2.根据权利要求1所述的复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法，其特征在于，对复杂传动装置旋转部件进行编号，各个轴编号为各个齿轮编号为在给定发动机转频为fs的情况下，计算各个旋转部件的特征频率，其中轴的特征频率为轴转频及其倍频组成的频率集合f_Set(Si)，齿轮的特征频率为啮合频率及其倍频，以及这些频率被齿轮所在轴频的调制频率f_Set(Gj)；得到整体频率集合设f_Set_total中相距最近的成分间隔为Δf，则采样时长应大于1/Δf；其中，下标nS表示轴编号的总数；下标nG表示齿轮编号的总数；i、j分别表示轴的下标和齿轮的下标。3.根据权利要求2所述的复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法，其特征在于，在特定档位和加载工况下运行复杂传动装置，设定发动机转频为fs，利用振动传感器采集信号，通过多通道数据采集装置得到振动信号的离散采样s(tn),n＝0,1,...,N‑1，其中，tn表示采样时刻；N表示离散信号采样点数；n表示离散信号采样时间下标。4.根据权利要求3所述的复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法，其特征在于，利用非线性调频分量分解提取各个特征频率成分，针对f_Set_total中的所有元素fi，分别从振动信号中提取对应信号分量，对应信号分量表示为：(i)(i)si(t)＝u(t)cos[2πfi(t)]+v(t)sin[2πfi(t)](i)(i)其中：si(t)表示对应的信号分量；u(t)表示信号中cos部分的瞬时幅值；v(t)表示(i)信号中sin部分的瞬时幅值；fi(t)表示待分解提取的频率；u表示信号中cos部分的瞬时幅值；v(i)表示信号中sin部分的瞬时幅值；该分量的离散形式为：si＝Hiyi，组成一线性系统，其中：2CN115165340A权利要求书2/4页其中，F为傅里叶模型矩阵；F0为采样频率的两倍；L为给定的傅里叶级数的阶数，L的选择对应着分解出信号的带宽，为BW＝2LF0，BW表示分解后信号的带宽；为幅值向量矩阵，其中利用吉洪诺夫正则化求解幅值矩阵为其中λ为正则化系数，重构信号表示为进而将f_Set_total中所有频率对应的信号分量分解出来；Hi表示给定频率和傅里叶模型的定义的线性系统矩阵；表示线性系统矩阵中的cos函数对应部分；表示线性系统矩阵中的sin函数对应部分。5.根据权利要求4所述的复杂传动系统的振动信号频域特征提取方法，其特征在于，计算各频域分量的窄带能量，组成数值序列xn,n＝1,2…N，选取指标分别为：第一指标：能量几何均值第二指标：调制强度几何均值其中xn表示啮合频率及高阶倍频，xn‑fm表示啮合频率及其倍频的边频带；第三指标：