[发明专利]一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法

权利要求书

1.一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、采集正常及故障状态下的摇臂振动信号，利用小波变换方法对采集到的振动信号进行降噪处理；

步骤二、将降噪后的振动信号进行FFT变换得到振动信号的频谱图；

步骤三、正常与故障摇臂频谱图对比分析得到故障部位的振动特征频率，对故障部位进行初步定位；

步骤四、正常与故障摇臂的连续复Morlet小波包络解调谱对比分析得到故障部位转动频率；

步骤五、自适应连续复Morlet小波包络解调分析结合FFT变换精确定位所发生故障的部位。

2.按照权利要求1所述的一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法，其特征在于：所述步骤三的具体步骤为：

步骤301、计算振动特征频率，包括齿轮的转动频率和啮合频率，转动频率计算公式为：f_r＝n/60，其中，n为主动轮的转速，啮合频率计算公式为：f_m＝z×f_r，其中，z为齿轮齿数；

步骤302、对正常摇臂和故障摇臂的振动信号频谱图进行对比分析，得出幅值变化大的振动特征频率或振动特征频率的倍频即为故障特征频率；

步骤303、将步骤302中所得出的故障特征频率和步骤301中计算的振动特征频率对比，若故障特征频率是特征频率的倍数关系，则判断步骤302中所找出的频率所对应齿轮中一个或某几个出现故障。

3.按照权利要求2所述的一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法，其特征在于：所述齿轮的振动特征频率为啮合频率和转动频率。

4.按照权利要求1所述的一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法，其特征在于：所述步骤四的具体步骤为：

401、基于最小Shannon熵同时优化Morlet小波基的最佳中心频率f_c和最优带宽参数f_b，在实现Morlet小波与故障振动冲击信号最佳匹配的同时，实现振动信号最佳时频分辨率；

402、根据正常与故障摇臂频谱图对比分析得到的故障振动特征频率和尺度-频率关系计算出Morlet包络解调分析的最佳尺度；

403、根据确定的最优参数，对正常与故障摇臂的振动信号进行Morlet包络解调谱对比分析，从而得到故障部位转动频率。

5.按照权利要求4所述的一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法，其特征在于：所述402的具体步骤为：尺度-频率具有以下关系：

f_i＝f_c×f_s/a_i

其中，f_i是实际振动频率，f_c是Morlet小波的中心频率，f_s是采样频率，a_i是小波变换的尺度。