[发明专利]一种多特征指标锥齿轮健康状态评估方法

说明书

本发明属于直升机健康监测与故障诊断技术领域，公开了一种多特征指标锥齿轮健康状态评估方法，包括：获取正常齿轮的第一振动试验数据和特定故障齿轮的第二振动试验数据；计算试验数据的均方根；计算试验数据的偏斜度；计算试验数据的基于边频带分析的状态指标；计算试验数据的差分信号的状态指标；获取均方根、偏斜度、基于边频带分析的状态指标、差分信号的状态指标分别对特定故障的敏感程度；采用敏感程度高的指标作为该特定故障的评估指标，对锥齿轮健康状态进行评估。

技术领域

本发明属于直升机健康监测与故障诊断技术领域，尤其涉及一种多特征指标锥齿轮健康状态评估方法。

背景技术

据统计，在机械故障导致的直升机飞行事故中，68％的事故可归咎于动力装置和传动系统的故障。直升机尾传动系统作为传动系统的重要组成部分，其结构为无冗余的单通道复杂结构，故障后果严重，同时其复杂度和集成度高，维护保障困难，维护成本高，对其进行故障诊断十分有必要。

目前，国内外对齿轮的研究主要从时域、频域、时频域开展，具体由相关的方法获得齿轮的啮合频率及其谐波成分以及转速频率及其谐波成分，分析正常状态与故障状态相应频率对应的幅值，验证方法的有效性，但对于齿轮方面的研究还有其他思路——由健康状态指标方法对其进行研究。斯图尔特、麦克法登以及扎克雷奇等三人各自出版了相关领域的三本经典著作；登普西等人总结了识别齿轮健康状态的方法，着重讨论了这些方法在FAA和美国陆军直升机的应用，目前国外对基于振动的齿轮故障探测进行了改进，但检验故障探测算法的经验数据非常少。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种多特征指标锥齿轮健康状态评估方法，通过时域同步平均预处理方法，去除环境噪声影响；由对不同特征指标进行计算，比较健康状态与故障状态下指标值的差异，从而达到对锥齿轮健康状态进行评估的目的。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种多特征指标锥齿轮健康状态评估方法，所述方法包括：

获取正常齿轮的第一振动试验数据和特定故障齿轮的第二振动试验数据；

计算第一振动试验数据的均方根和第二振动试验数据的均方根；

计算第一振动试验数据的偏斜度和第二振动试验数据的偏斜度；

计算第一振动试验数据的基于边频带分析的状态指标和第二振动试验数据的基于边频带分析的状态指标；

计算第一振动试验数据的差分信号的状态指标和第二振动试验数据的差分信号的状态指标；

获取均方根、偏斜度、基于边频带分析的状态指标、差分信号的状态指标分别对特定故障的敏感程度；

采用敏感程度高的指标作为该特定故障的评估指标，对锥齿轮健康状态进行评估。

本发明技术方案的特点和进一步的改进为：

(1)获取正常齿轮的第一振动试验数据和特定故障齿轮的第二振动试验数据之后，对所述第一振动试验数据和第二振动试验数据进行时域同步平均TSA预处理，得到正常齿轮的N组数据和特定故障齿轮的N组数据。

(2)计算第一振动试验数据的均方根和第二振动试验数据的均方根，均方根具体计算为：式中x为一次采集的数据序列，i为数据采集批次，N为一次数据采集的次数。

(3)计算第一振动试验数据的偏斜度和第二振动试验数据的偏斜度，偏斜度具体计算为：式中x为一次采集的数据序列，i为数据采集批次，N为一次数据采集的次数。为数据序列x的均值。