[发明专利]一种分数阶导数的齿轮箱微弱振动噪声辨识方法

说明书

本发明涉及一种分数阶导数的齿轮箱微弱振动噪声辨识方法，考虑到齿轮箱观测值之间的时滞依赖性，采用将分数阶导数内嵌至随机共振系统中，通过调控欠阻尼随机共振系统的系统参数，以齿轮啮合频率为基准定位齿轮箱振动噪声特征频带，通过量子遗传算法以齿轮啮合频率及其边频带谱峰占总频带能量的比例为目标函数优化欠阻尼随机共振系统的系统参数，实现不同频段齿轮微弱振动噪声特征与频段内环境噪声之间的最优共振，增强待辨识的齿轮箱微弱振动噪声特征，实现了强噪声环境下复杂齿轮箱的振动噪声精准辨识。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体而言，涉及一种分数阶导数的齿轮箱微弱振动噪声辨识方法。

背景技术

随着智能制造技术的加速推进，高精密基础零部件如高铁轴承和齿轮箱等的研发制造还面临一些难以突破的瓶颈，其中低噪音、低振动以及振动噪声快速在线辨识是基础零部件设计不可避免的难题，尤其是在军用设备以及交通运输行业尤为重要，因此，高精密基础零部件的设计、制造、监测、诊断与自愈的全寿命过程技术研发迫在眉睫。

高精密齿轮箱不仅在设计与制造阶段要考虑低噪声、低振动问题，从根源上降低齿轮箱的振动噪声需要先进的振动噪声辨识技术，锁定噪声来源，为设计与制造提供优化策略，而且在运行过程中振动噪声的监测与辨识也愈发重要，有助于研发智能齿轮箱，实现齿轮箱运行阶段的振动噪声辨识，可以快速判断齿轮箱健康状态，采取必要的外在干涉手段或自愈措施，实现齿轮箱的延寿。

由此可见，振动噪声辨识是高精密、智能化齿轮箱设计、制造、监测、诊断与自愈的全寿命过程的重要技术之一；然而，现有技术中大多试图消除或滤除噪声，提取齿轮箱微弱振动噪声特征，难以滤除与振动噪声特征同频带的环境噪声以及其他啮合振动；随机共振能够实现同频带特征与噪声共振，增强微弱振动噪声特征辨识，但是现有随机共振增强振动噪声辨识技术未考虑观测量之间的依赖性，停留在整数阶导数域。

发明内容

本发明解决的问题是如何在不滤除振动噪声的前提下，增强齿轮箱微弱振动噪声的辨识度，增强微弱特征辨识。

为解决上述问题，本发明提供一种分数阶导数的齿轮箱微弱振动噪声辨识方法，包括：

步骤1、将分数阶导数内嵌至欠阻尼随机共振系统中，并初始化其系统参数；初始化量子遗传算法的算法参数：种群个数N，每个二进制变量长度L，最大进化代数G_max；

步骤2、预设采样频率f_s和采样点数K采集齿轮箱的振动信号F(t)，并将振动信号F(t)输入欠阻尼随机共振系统中；

步骤3、离散化欠阻尼随机共振系统，求解欠阻尼随机共振系统的系统响应的离散解x[k]，k＝1，2，…，K；并基于系统响应的离散解x[k]计算齿轮箱中的齿轮啮合频率以及边频带谱峰能量占总频带能量的比例；

步骤4、量子遗传算法以齿轮箱中的齿轮啮合频率以及边频带谱峰能量占总频带能量的比例为目标函数，优化欠阻尼随机共振系统的系统参数，在齿轮啮合频率及其边频带谱峰占总频能量的比例最大时，得到最优系统参数

步骤5、将最优系统参数代入欠阻尼随机共振系统中，并离散化欠阻尼随机共振系统求解系统响应的离散解x[k]，并基于系统响应的离散解x[k]进行频谱分析,与齿轮箱齿轮啮合频率的理论值以及边频带理论值进行比对，根据齿轮啮合频率和边频带谱峰的变化辨识齿轮箱微弱振动噪声的来源。

本发明的有益效果是：考虑到齿轮箱观测值之间的时滞依赖性，采用将分数阶导数内嵌至随机共振系统中，通过调控欠阻尼随机共振系统的系统参数，以齿轮啮合频率为基准定位齿轮箱振动噪声特征频带，通过量子遗传算法以齿轮啮合频率及其边频带谱峰占总频带能量的比例为目标函数优化欠阻尼随机共振系统的系统参数，实现不同频段齿轮微弱振动噪声特征与频段内环境噪声之间的最优共振，增强待辨识的齿轮箱微弱振动噪声特征，实现了强噪声环境下复杂齿轮箱的振动噪声精准辨识，增强振动信号中微弱振动噪声特征，实现齿轮箱早期的振动噪声辨识。