[发明专利]基于TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法。首先，对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解并选取包含故障信息的分量信号，使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号；其次，为满足随机共振系统的小参数条件，将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样；再次，以定义的随机共振系统的输出信噪比为适应度函数，采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数，进而重构随机共振系统。最后，将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。本发明提出的EMD+TEO的信号预处理方法降低了故障提取难度，且引入PSO算法自适应的实现了参数调节驱动下的随机共振，高效提取微弱的行星齿轮箱早期故障。

主权项

1.一种基于TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:利用加速度传感器对行星齿轮箱箱体进行接触式测量，获取传动轴直径方向的振动加速度信号；步骤S2：对振动加速度信号进行经验模式分解,并选取包含故障信息的IMF分量信号；步骤S3：采用TEO解调运算处理包含故障信息的IMF分量信号，获得包含故障信息的IMF分量信号的TEO解调信号；步骤S4：对TEO解调信号做压缩处理并进行频率二次采样,得到处理后的TEO解调信号；步骤S41:将TEO解调信号按噪声处理，得到噪声方差估计值步骤S42:对TEO解调信号进行q倍压缩，使得压缩后的噪声方差σ_x²＝σ_x²/q²满足随机共振的小参数要求,得到压缩后的TEO解调信号；步骤S43:设定信号采样频率为f_sp，特征信号的频率为f_s，频率变换比为R，得到二次采样的频率f_cr＝f_sp/R；步骤S44:将h＝1/f_cr作为数值计算步长，将压缩后的TEO解调信号输入双稳随机共振系统，进行数值迭代获得系统输出；步骤S5：采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数，进而重构随机共振系统，得到优化后的随机共振系统；步骤S6：将处理后的TEO解调信号输入优化后的随机共振系统，进行数值求解，得到输出信号；步骤S7：对随机共振输出信号做傅里叶变换得到其频谱图，通过观察随机共振系统输出信号频谱，并与行星齿轮传动系统中的理论故障频率进行对比，从而判定得出诊断结果。