[发明专利]基于连续振动分离和最小熵解卷积的行星轮故障检测方法

说明书

本发明属于装备的健康监测与故障诊断技术领域，公开了一种基于连续振动分离和最小熵解卷积的行星轮故障检测方法，包括：同步采集行星轮系多个测点的振动信号和转速脉冲信号；从各周期信号中提取出与目标轮齿相关的振动信号，形成数据集；根据轮齿啮合时序关系，从组合集中按照一定的映射重构方法，得到各轮齿部件的振动分离向量；将连续映射得到的信号进行最小熵解卷积滤波，得到增强后的故障特征信号。本发明能够深入行星轮系内部进行信号重构，得到连续的分离分解信号，并通过MED方法增强故障特征，能够承受一定程度的转速波动和载荷波动，能够对行星轮进行故障诊断，具有较强的应用价值。

技术领域

本发明属于装备的健康监测与故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于连续振动分离和最小熵解卷积的行星轮故障检测方法。主要适用于在一定工况变化的情况下，从原始振动信号中分离出行星轮的连续振动信号并增强故障特征。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

行星轮系在直升机主减速器、风机齿轮箱等大型装备的传动系统中有广泛的应用，行星轮系的健康状况对装备的运行性能有很大的影响，一旦传动链中行星轮系发生故障，将造成装备停机，给生产造成极大的影响，为此，行星轮系的状态监测和故障诊断研究成为近年来的热点。目前，国内外的学者们针对行星轮系的故障诊断开展了一系列研究工作，将谱分析法、时频分析法等定轴齿轮故障诊断方法拓展到行星轮系的故障诊断中，在一定程度上解决了行星轮系故障诊断问题。但是行星轮故障诊断仍然面临以下核心问题：首先，行星轮系中通常包含多个行星轮，存在多个轮齿啮合副，故障轮齿啮合引发的冲击现象不明显，故障特征比较微弱；其次，行星轮系中振动信号的传递路径较长，振动信号由振动源传递到传感器的过程中故障特征衰减严重；最后，行星轮系中存在的轴、轴承等其他动部件的正常振动容易将故障，尤其是早期故障的故障特征信号淹没，影响故障诊断结果。

为此，如何克服行星齿轮箱复杂运动和众多部件的不良影响，在噪声影响下的复杂振动信号中分离出行星轮的特征信号，并对故障特征进行增强成为行星轮系故障诊断研究的重点和难点问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)行星齿轮箱中行星轮信号传递的时变路径及信号衰减问题。行星齿轮箱内部运行形式复杂，行星轮振动信号存在独特的时变传递路径问题，以及信号传递路径引起的信号衰减问题。如何克服信号传递路径的不良影响，有效解决信号衰减问题，成为进一步提高行星轮故障检测方法所面临的问题之一。

(2)齿轮故障微弱信号检测问题。齿轮故障在早期特征信号相比正常的振动信号而言比较微弱，故障轮齿啮合引发的冲击现象很难通过常见的方法有效识别和检测。如何有效增强故障相关信号，在故障早期实现对故障的有效检测和隔离，成为进一步提高行星轮故障检测方法实用性和经济性的问题之一。

(3)行星轮故障无法精确定位的问题。行星齿轮箱中往往存在多个行星轮，且行星轮之间的几何特征、运动及动力学特征甚至故障特征完全相同，现有技术往往只能将故障隔离到行星轮，但无法具体确定故障发生在哪个行星轮上。

解决上述技术问题的难度和意义：

解决上述问题，需要结合行星齿轮箱结构特点，深入行星齿轮箱内部；在齿轮运动规律和故障机理分析的基础上，摒弃传统齿轮箱故障诊断方法的研究范式，针对其独特的时变传递路径问题，提出一种新的信号处理手段，从传感器的监测信号中分离出各个行星轮的特征信号；进一步结合信号增强检测方法，从正常的振动以及噪声中检测出相对微弱的故障冲击信号。

上述问题的解决，将有助于提高行星齿轮箱故障诊断的精细化水平，将行星轮故障隔离精度进一步提高；同时，也能够更早的发现故障，给维修作业提供更长的规划时间和决策空间，提高行星齿轮箱状态监测和故障诊断的经济效益。

发明内容