齿轮箱齿轮故障振动信号变尺度解调与振动特征提取算法研究

发布时间：2020-04-19 01:44

【摘要】：齿轮箱是机械装备中关键的基础部件,广泛应用于航空航天、船舶、风力发电、汽车工业、武器装备、工程机械及精密机床等重大领域中,可实现机械装备的动力传递和运动变换。随着机械装备朝着高功率密度和大型化方向发展,齿轮箱工作环境变得复杂恶劣,故障出现概率增高,严重影响了机械装备的精度和可靠性,及时发现齿轮箱萌生的早期故障振动特征,就可以采取有效的应对措施减少经济损失和灾难性事故的发生。因此,齿轮箱早期故障振动特征的准确提取和及时识别是制约故障诊断成功率的关键因素之一,对提高齿轮箱的安全服役性能具有十分重要的理论意义和实际工程价值。由于机械设备运转噪声、非平稳运行工况、振源耦合、传递路径以及界面等因素影响,齿轮箱早期故障诱发的微弱冲击振动特征信噪比低、时/频域分布和波形形貌不断发生变化,故障振动特征调制尺度随工况等因素实时改变。因此,亟需发展新的针对齿轮箱振动信号变尺度解调和早期故障振动特征提取的方法。本论文针对齿轮箱振动信号变尺度解调与故障振动特征提取问题,围绕故障振动特征信噪比提升、振动信号解调尺度变换、故障振动特征提取和故障监测识别等方面开展了研究。论文的主要研究工作包括:(1)针对信噪比提升中机械设备运转噪声消除问题,考虑噪声时变统计特性、非均匀频域分布和成分复杂等影响,提出了“全局定峰,局部寻优”结合“优胜劣汰”的最优滤波器全局寻优思想,建立了动态生物进化论自适应消噪算法模型。新的模型在最优滤波器搜索迭代过程中动态调节滤波器种群进化规则,在降噪性能曲面上实现了全局跨峰搜索到局部精细搜索的转变,克服了传统生物进化论自适应消噪算法收敛速度慢和种群容易早熟的问题,通过仿真和物理试验证明新算法在降噪效果上和收敛速度上的先进性。(2)针对故障振动特征解调频带尺度寻优的问题,考虑谱峭度等频带尺度统计指标与故障振动特征相关性差和易受噪声干扰的特点,提出了新的包络谱故障特征谐振/残余成分比值指标,量化了每个频带尺度内故障振动特征成分的多少,基于遗传算法建立了故障振动特征解调频带的变尺度寻优模型。新模型解决了频带提取指标与故障相关性差及易受噪声干扰问题,在行星轮系齿轮箱故障仿真和试验中,诊断效果较传统的故障振动特征解调频带提取等方法有着明显的进步。(3)针对非稳运行工况等导致的故障振动特征调制尺度时变问题,提出了故障振动特征时频多尺度包络解调算法,基于加权经验模式分解实现了敏感内禀函数挑选和加权重构,在时频平面上提取了故障诱发的冲击包络特征信号,解决了传统解调方法在非稳工况下无法做出解调频率尺度适当调整的难题。经行星轮系和定轴轮系齿轮箱故障试验验证,发现时频多尺度包络解调算法在多种转速工况下均能提取到故障冲击包络特征信号,取得了良好的故障解调结果。(4)针对故障敏感特征提取问题,考虑传统距离评估算法中提取的敏感振动特征具有冗余性,提出了增强型距离评估敏感振动特征子集挑选算法,实现了敏感特征子集中故障不相干特征和冗余特征的剔除,结合聚类算法建立了齿轮箱健康状态分类模型。通过不同故障位置、不同故障程度的物理模拟试验,验证了增强型距离评估算法在故障敏感特征子集挑选和分类上的优越性。(5)基于振动信号变尺度解调和早期故障振动特征提取算法的研究,编制了齿轮箱运行状态在线监测系统软件,完成了信号采集、信号分析和齿轮箱运行状态分析模块的开发,实现了多种信号的采集、传输、滤波降噪、变尺度解调分析、特征提取、状态识别等功能,验证了齿轮箱振动信号变尺度解调和早期故障振动特征提取算法在实际工程中的应用能力。
【图文】：

框图,降噪算法,自适应滤波,框图

发的异常振动特征的信噪比具有十分重要的意义。滤波被认为是一种有效的噪声去除方法，但齿轮箱振动信号中，噪声功率密度分布范围广且非均匀，统计特性随齿轮箱运行，传统的维纳数字信号滤波器对非平稳噪声滤除效果往往不能箱非平稳噪声自适应消除难题，本章围绕全局最优滤波器自适问题应滤波器是指根据运行环境改变，通过自适应算法不断调整滤应噪声随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波的一种数字应滤波器搭建的降噪算法框架如图 2. 1 所示，滤波器通过自适一时刻滤波器参数，对参考输入的噪声 y(k)滤波得到滤波后信号入 x(k)=s(k)+n(k)和滤波信号 m(k)之间的误差函数不断调节自实现原始输入 x(k)中噪声相关成分的滤除。

进化论,自适应滤波

图 2. 2 进化论自适应滤波结构简图Fig. 2. 2 Schematic of the evolutionary adaptive filter 动态生物进化论迭代滤波算法.1 传统 EDF 算法种群进化规则介绍EDF 算法的本质是通过生物种群进化规则：克隆策略(无性繁殖)和匹配繁殖)，控制 N 个(种群大小)线性时不变内置滤波器(个体)自适应调整滤，寻找到最优秀的滤波器。因此，EDF 算法属于群智能优化算法，，每一相当于一个个体[47]。适应度值性能曲面克隆策略进化适应度值性能曲面匹配匹配策略进化
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TH136

【参考文献】