[发明专利]一种行星齿轮箱复合故障特征提取方法

说明书

本发明公开一种行星齿轮箱复合故障特征提取方法，首先，测量并存储行星齿轮箱振动信号；其次，构造多小波对称提升框架，引入调控参数；然后，构建多重分形熵作为自适应匹配准则的评价指标，通过智能优化算法进行多小波的自适应构造，获得与动态信号相匹配的多小波基函数；再经过冗余多小波变换分解；最后，计算每一频段内的故障特征频率处的相对能量比，获得频带相对能量比柱状图，选择故障敏感频带，进而识别和分离出复合故障。本发明能够克服行星齿轮箱传递路径复杂和工况噪声影响，借助自适应多小波构造和敏感特征频带选择，提取分离出行星齿轮箱内齿圈、行星轮和太阳轮早期故障特征。

技术领域

本发明涉及行星齿轮箱故障检测技术领域，具体涉及一种行星齿轮箱复合故障特征提取方法。

背景技术

行星齿轮箱体积小、重量轻、传动比大、效率高、承载能力强，也具有多力汇聚或单力分散的优点，广泛应用于新能源汽车、风力发电机、航空航天、船舶等各个行业系统中。由于行星齿轮箱常在高速、重载和强冲击等恶劣环境条件下运行，行星齿轮箱中太阳轮、行星轮和内齿圈等关键零部极易发生磨损、疲劳、断齿和裂纹等多种故障，并进一步诱发其它故障，从而导致巨大经济损失。因此，对行星齿轮箱的运行状态进行监测并及时识别出其发生的故障，具有重要的工程意义。

行星齿轮箱包括太阳轮、行星轮和内齿圈，运行过程中太阳轮同时与多个行星轮啮合，最容易发生疲劳和裂纹损伤。而行星齿轮箱中多对齿轮对同时啮合，行星轮位置不断变化导致齿轮对的啮合力位置和方向的不断改变，信号传动路径不断变化，导致行星齿轮箱是一个结构简单而故障机理和频谱结构复杂的机械系统，其故障诊断问题与传统定轴齿轮箱相比具有其自身的诸多特点和难点。目前传统齿轮箱故障诊断理论与技术不能有效解决行星齿轮箱的裂纹识别所面临的诸多难题。

针对行星齿轮箱故障诊断的特点与难点，需借助行之有效的故障诊断技术与方法，方可达到精确提取故障特征、准确定量诊断故障的目的。小波变换被誉为“数学显微镜”是处理非平稳信号中微弱特征提取的有力工具。其物理本质是探求信号中包含与“基函数”最相似或最相关的分量。然而它只有一个基函数，在故障匹配方面存在先天的不足，而多小波作为小波的新发展，它兼备单小波所不能同时具备的多种优良性质，并同时拥有多个时频特征存在差异的基函数，使得多小波在裂纹微弱特征和多重复合特征提取方面具有显著优势。但固定的多小波基函数仍无法实现与行星齿轮传动系统裂纹微弱或多重复合特征的最优匹配，限制了其在行星齿轮传动系统裂纹特征提取的能力发挥。

发明内容

本发明所要解决的是传统齿轮箱故障诊断方法不能有效解决行星齿轮箱的裂纹识别所面临的问题，提供一种行星齿轮箱复合故障特征提取方法。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种行星齿轮箱复合故障特征提取方法，包括步骤如下：

步骤1、采用加速度振动传感器拾取行星齿轮箱振动信号，该加速度传感器安装在待测行星齿轮箱输入轴端盖上；

步骤2、对采集到的振动信号进行多小波基函数的自适应构造；

步骤2.1、选定初始多小波以及用于修正多小波的其它小波基函数和多尺度函数的平移量，利用对称条件和消失矩条件构造提升线性方程组，求解欠定条件下的线性方程组获得提升系数，在此过程中引入可调控的自由参数，将提升系数代入提升系数方程并进行Z变换实现多小波的对称提升，完成多小波基函数库的构造；

步骤2.2、根据行星齿轮箱故障特征的结构特点，构造归一化多重分形熵作为多小波基函数自适应优化过程中的评价指标，基于智能优化算法获得与故障特征相适应的最优多小波基函数；

步骤3、采用最优多小波基函数对所采集的信号进行冗余多小波变换，获得多个分解后的子频带；

步骤4、计算每个子频带的故障特征频率处的相对能量比，将相对能量比较高的子频带作为复合故障特征所在的敏感子频带；