CN106548150A - 一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法 - Google Patents

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CN106548150A
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CN201610950411.6A
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戴光昊
张晓旭
赵松涛
王梦琪
王世栋
刘义虎
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703th Research Institute of CSIC
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703th Research Institute of CSIC
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    • G06F2218/08—Feature extraction
    • G—PHYSICS
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/021—Gearings

Abstract

本发明涉及一种齿轮故障特征提取分析方法，具体涉及一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法。该分析方法为：采集人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式分解获得一组基本模式分量信号，通过直接正交法求解获取振动信号的瞬时频率，提取故障特征；采用总体平均经验模式进行信号分解和直接正交算法对基本模式分量信号进行瞬时频率分析；提出参数，采样频率至少为最高分析频率的20倍。本发明的设计合理，分析精准，操作简便，安全可靠，易于大规模推广应用，可实现人字齿轮振动信号瞬时频率的分析和提取，以人字齿轮的在线监测和故障诊断为主要应用方向。

Description

一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法
技术领域：
本发明涉及一种齿轮故障特征提取分析方法，具体涉及一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法。
背景技术：
当齿轮发生故障时，啮合频率及其倍频两边会出现调制边频带（调幅调频），分析频率主要为啮合频率及其边频带。由于人字齿轮的特殊结构，啮合时重叠系数大，且同时有两排齿轮参与啮合，对于例如单边断齿可能导致严重后果的故障，其振动信号中的故障特征往往很微弱。目前针对齿轮振动调制信号解调分析方法大多只关注其幅值调制信息而忽略频率（相位）调制信息，然而，频率（相位）调制具有更好的抗噪声干扰及振幅衰减的能力，因此对频率调制信息进行分析，可更准确地提取齿轮微弱故障特征，提高齿轮故障诊断准确性。故此，发明一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法是十分必要的。
发明内容：
本发明提供一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法，首先按照满足分析要求的采样频率获得人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式（EEMD）将复杂的原始信号通过基本模式分量条件筛选，获得一组可求解出有物理意义瞬时频率的基本模式分量信号（IMF），通过直接正交法对可能包含故障信息的基本模式分量信号进行求解，获得振动信号的瞬时频率。
本发明采用的技术方案为：一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法，该分析方法为：采集人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式分解获得一组基本模式分量信号，通过直接正交法求解获取振动信号的瞬时频率，提取故障特征。
采用总体平均经验模式进行信号分解和直接正交算法对基本模式分量信号进行瞬时频率分析。
提出参数，采样频率至少为最高分析频率的20倍。
首先按照满足分析要求的采样频率获得人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式（EEMD）将复杂的原始信号通过基本模式分量条件筛选，获得一组可求解出有物理意义瞬时频率的基本模式分量信号（IMF），通过直接正交法对可能包含故障信息的基本模式分量信号进行求解，获得振动信号的瞬时频率
本发明的有益效果：设计合理，分析精准，操作简便，安全可靠，易于大规模推广应用。频率（相位）调制具有更好的抗噪声干扰及振幅衰减的能力，因此对频率调制信息进行分析，可更准确地提取齿轮微弱故障特征，提高齿轮故障诊断准确性。瞬时频率表征为相位角的变化率，可以很好地反映瞬时相位变化；因此可通过瞬时频率分析齿轮故障引起的频率调制现象，通过对频率调制现象分析便能对齿轮故障进行诊断；可实现人字齿轮振动信号瞬时频率的分析和提取，以人字齿轮的在线监测和故障诊断为主要应用方向。
附图说明：
图1是本发明的流程框图。
具体实施方式：
参照图1，一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法，该分析方法为：采集人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式分解获得一组基本模式分量信号，通过直接正交法求解获取振动信号的瞬时频率，提取故障特征；采用总体平均经验模式进行信号分解和直接正交算法对基本模式分量信号进行瞬时频率分析；提出参数，采样频率至少为最高分析频率的20倍。
分析方法及步骤：
（1）计算人字齿轮啮合频率，设置采样频率（fs）大于20倍的齿轮啮合频率。
（2）以采样频率fs采集人字齿轮的振动加速度信号x(t)。
（3）确定总体平均经验模式（EEMD）分解的相关参数；设置进行EEMD分解时值，及EEMD分解加入噪声的次数N。
（4）使用EEMD算法对振动信号序列x(t)进行分解，提取分解结果中以啮合频率及其边频为主要频率成分的基本模式分量IMFx(t)。
（5）对基本模式分量信号使用直接正交法计算得出瞬时频率IFx(t)；直接正交方法计算瞬时频率过程如下：
①对信号c(t)取绝对值后求取信号数据极大值，并使用样条插值函数构造信号数据极大值样条曲线e1(t)。
②使用样条曲线e1(t)对原信号进行归一化，即
③如果f1(t)的绝对值都小于1则停止，否则对f1(t)重复上面的步骤，即
，直到，满足fn(t)的绝对值都小于1。这样，则定义单分量c(t)的经验调频分量为Ft=fn(t)：调幅调频分量为：，并认为IMFc(t)的经验调频分量F(t)=cosφ(t)。
④由信号的调频分量F(t)定义正交函数：
⑤通过正交函数求取信号瞬时相位φ(t)：
⑥求得信号瞬时频率：
（6）对瞬时频率IFx(t)进行分析，求取幅值谱，判断齿轮运行状态。

Claims (2)

1.一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法，其特征在于：该分析方法为：采集人字齿轮的振动信号，运用总体平均经验模式分解获得一组基本模式分量信号，通过直接正交法求解获取振动信号的瞬时频率，提取故障特征。
2.根据权利要求1所述的一种用于人字齿轮故障特征提取的瞬时频率分析方法，其特征在于：采用总体平均经验模式进行信号分解和直接正交算法对基本模式分量信号进行瞬时频率分析。
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