[发明专利]一种行星齿轮箱弱冲击成分提取方法

说明书

一种行星齿轮箱弱冲击成分提取方法，首先通过DRS方法从原始振动信号中分离出丰富的平稳调制成分，提高冲击信号频带信噪比，得到剩余信号，然后使用SK方法识别剩余信号最佳冲击频带并得到其中心频率与滤波器带宽参数，根据此参数设计的滤波器对剩余信号滤波并进行包络分析，从而实现行星齿轮箱故障识别与诊断；与单独使用谱峭度识别冲击频带相比，该方法可更加精确定位最佳频带，滤波时域信号中冲击特征更加明显，且包络谱图中故障频率更加突显，可有效准确定位行星齿轮箱故障源。

技术领域

本发明涉及行星齿轮箱故障诊断技术领域，特别涉及一种行星齿轮箱弱冲击成分提取方法。

背景技术

行星齿轮传动机构具有体积小、重量轻和传动比大的优点，因此被广泛应用于航天、风电和其他大型复杂机械设备。低速重载的恶劣工作环境经常导致其太阳轮、行星轮等关键零部件发生严重磨损和疲劳裂纹等故障，严重影响机械设备的可靠性，并埋下重大安全隐患。由于行星齿轮箱的特殊结构和复杂工况，导致其振动响应表现为强非线性、非平稳性与多模式混淆现象，现有的有关定轴齿轮箱故障诊断理论与技术往往对行星齿轮箱故障束手无策，因此针对其故障诊断方面的研究一直是该领域热点与难点。

由于局部故障引起的振动响应通常存在多模式混淆现象，其响应信号由平稳调制成分与冲击调制成分耦合而成，但是现有的一些诊断方法往往忽略两者的耦合现象，仅仅通过提取其平稳调制成分来诊断故障类型，例如直接通过边频带信息或者包络解调方法。但是由于其时变的振动传递路径与多对齿轮同时啮合特性，平稳调制成分通常比较复杂且混乱。除了零部件故障引起的动态信号调制外，多对行星轮啮合与传感器相对位置的改变也会产生平稳调制成分。此外，多对齿轮副的同时啮合振动相互耦合又增加了平稳调制成分的复杂性，丰富且复杂边频带信息通常为故障源的准确定位带来困难。相比之下，冲击成分往往比较简单而且包含丰富的故障信息，通过提取冲击成分来寻找故障特征，往往能准确定位故障源，谱峭度(Spectral Kurtosis，简写SK)方法被广泛应用于冲击信号提取与识别，可实现较好的故障定位。但是在早期微弱故障中，冲击成分通常比较微弱且容易淹没在噪声与丰富的平稳调制信号中，导致SK方法不能准确识别冲击频带。J.Antoni提出离散随机分离(Discrete random separation，简写DRS)方法，可实现平稳调制信号的分离，DRS方法并不能直接得到冲击信号，滤除平稳调制信号后的剩余信号中仍然会存在大量噪声，但该方法可有效提高冲击频带信噪比，为SK方法提供一个准确的谱峭度分布。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种行星齿轮箱弱冲击成分提取方法，先通过DRS方法去除平稳调制信号，提高冲击频带信噪比，然后通过SK从剩余信号中提取冲击故障特征，可有效实现微弱冲击特征提取与故障源定位。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种行星齿轮箱弱冲击成分提取方法，包括以下步骤：

步骤1：使用加速度传感器高频采样行星齿轮箱原始振动信号x(t)；

步骤2：针对原始振动信号x(t)设计DRS滤波频响函数H(f)，然后对原始振动信号x(t)与DRS滤波频响函数H(f)在频率做乘积运算，得到剩余信号r(t)与平稳调制信号x(t)-r(t)；

步骤3：由SK方法识别剩余信号r(t)的最优冲击频带，得到中心频率f_c与滤波器带宽参数B_w；

步骤4：由中心频率f_c、滤波器带宽参数B_w设计滤波器，然后对剩余信号r(t)进行滤波，得到滤波信号a(t)；

步骤5：对滤波信号a(t)进行包络解调分析，得到包络信号b(t)，然后对包络信号b(t)做快速傅里叶变换，得到包络信号频谱b(f)；最后根据滤波信号a(t)与包络信号频谱b(f)实现行星齿轮故障识别与分类。