[发明专利]一种基于KL散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法

权利要求书

1.一种基于KL散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：用加速度传感器采样齿轮箱原始振动信号，使用光电传感器采样输入轴键相信号；

步骤2：根据步骤1的键相信号对原始振动信号进行角度域重采样，并对其进行时域同步平均，幅值响应函数为H₁(f)，其中f表示频率，得到低噪振动信号；

步骤3：针对齿轮参数与转速信息设计截止滤波器频响函数H₂(f)，其中f表示频率，并将步骤2得到的低噪振动信号通过截止滤波器频响函数H₂(f)提取啮合频率及其边频，得到平稳调制信号；

步骤4：通过幅值搜索找到步骤3得到的平稳调制信号中准确的啮合频率和准确的1～3倍边频，增大啮合频率幅值使其大于1～3倍边频之和，得到特征信号；

步骤5：利用希尔伯特变换求解步骤4得到的特征信号包络，得到包络信号；

步骤6：取组数N＝30，将30组早期采集的数据重复步骤2-步骤5，得到30组数据的包络信号，以其为基准，计算新采集数据与每一组基准数据的KL散度，得到30个值，取其中的最小值作为该采集时刻的状态监测指标，绘制KL散度趋势图；

取组数N＝30，将30组早期采集的数据重复步骤2-步骤5，计算30组数据RMS值的平均值，以其为基准，计算新采集数据与基准值的比值，作为该采集时刻的状态监测指标，绘制归一化RMS值趋势图；

步骤7：结合步骤6的KL散度趋势和归一化RMS值趋势评估齿轮运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于KL散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法，其特征在于：所述的步骤2中时域同步平均的幅值响应函数H₁(f)表达式如下：

其中，f₀代表齿轮所在轴转频，N代表信号分成N段。

3.根据权利要求1所述的一种基于KL散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法，其特征在于：所述的步骤3中截止滤波器频响函数H₂(f)表达式如下：

其中，f₀代表齿轮所在轴转频，f_n代表啮合频率。

4.根据权利要求1所述的一种基于KL散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法，其特征在于：所述的步骤4中幅值搜索啮合频率选取[f_n-0.1f₀,f_n+0.1f₀]内最大幅值作为准确啮合频率，边频选取[f_n-mf₀-0.1f₀,f_n-mf₀+0.1f₀]内最大幅值作为准确边频，其中m的取值范围为{-3,-2,-1,1,2,3}，f₀代表齿轮所在轴转频，f_n代表啮合频率。