CN113743338A - 一种齿轮箱的故障诊断方法及诊断系统 - Google Patents

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CN113743338A CN202111053227.9A CN202111053227A CN113743338A CN 113743338 A CN113743338 A CN 113743338A CN 202111053227 A CN202111053227 A CN 202111053227A CN 113743338 A CN113743338 A CN 113743338A
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齐咏生
贾舜宇
刘利强
李永亭
马然
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Abstract

本发明提供了一种齿轮箱的故障诊断方法以及诊断系统，所述方法包括：利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划分为不同的频带，计算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义SVN‑Kurtosis图，从所述SVN‑Kurtosis图中选取最优频带；根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤波信号，对所述滤波信号进行多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障周期区间采用MOMEDA算法进行分离提取处理；对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行故障特征加强分析。本发明的故障诊断方法以及诊断系统更好的实现故障诊断，重要信息也能做到充分的保留。

Description

一种齿轮箱的故障诊断方法及诊断系统
技术领域
本发明涉及齿轮箱故障诊断领域，具体而言，涉及一种齿轮箱的故障诊断 方法及诊断系统。
背景技术
在大型旋转机械中，齿轮箱中的齿轮和轴承属于故障高发部件，且齿轮箱 运行环境恶劣如风力发电系统，往往会发生多故障并存的复合故障，若不及时 进行检修，会对机械系统造成严重的危害。复合故障由于各故障响应之间相互 干扰、耦合、混叠，导致特征信息难以分离和提取，从而无法判别故障类型。 如何从复合故障信号中提取出能有效表征齿轮箱故障状态的特征参数，并增大 故障特征之间的区分度是实现齿轮箱复合故障诊断的关键。
振动信号可以被认为是周期性冲击与机械部位共振响应的卷积结果，因此 解卷积技术是恢复周期性脉冲的有效方法并引起了广泛的关注。最小熵解卷积 (MED)方法通过寻找逆滤波器使峭度最大化并消除传播路径的影响，更准确的 恢复原始故障信号，但在复合故障识别过程中，能量较弱的共振频段会被抑制 或滤除，导致与这些共振频带卷积的原始故障脉冲无法恢复，通过解卷积输出 的结果，通常会只显示单个脉冲或一些非故障脉冲。最大相关峭度解卷积 (MCKD)方法，旨在解出含有设定迭代周期的脉冲故障信号，但该方法只有在 参数的准确性和适用性均得到保证时，提取结果才具有一定的价值，若周期为非整数，还需重新采样。多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)方法可以通过非迭 代的方式达到更好的滤波效果，且更适合于提取连续多点冲击成分。然而在强 背景噪声下，此方法对故障信号的提取具有一定的局限性。齿轮箱振动信号或 早期故障信号通常含有大量谐波成分和背景噪声，能反映系统状态的特征分量 常被其淹没，直接引入MOMEDA会被虚假信息干扰，影响诊断结果的准确性。 故在运用MOMEDA之前需对原始振动信号进行预处理，以降低干扰成分的影 响。而常用的方法不能全面的考虑故障信号的特点，容易造成重要信息的丢失。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
有鉴于此，本发明公开了一种齿轮箱的故障诊断方法以及诊断系统，该方 法以及系统通过引入奇异值负熵(SVN)和峭度(Kurtosis)，定义了一个 SVN-Kurtosis图，并基于此图选取最优频带，以此作为MOMEDA的前置滤波 器来削弱噪声和谐波干扰，然后根据多点峭度谱识别处理后振动信号的周期成 分，自适应设置MOMEDA参数进一步提取故障冲击成分，然后再提出一种基 于1.5维谱和Teager能量算子的复合互相关谱增强算法，增强故障特征成分， 从而通过采用上述的方法步骤更好的实现故障诊断，重要信息也能做到充分的保留不丢失。
具体地，本发明是通过以下技术方案实现的：
第一方面，本发明公开了一种齿轮箱的故障诊断方法，包括如下步骤：
利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划分为不同的频带，计 算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义SVN-Kurtosis图，从所述 SVN-Kurtosis图中选取最优频带；
根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤波信号，对所述滤波信号进行 多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障周期区间采用MOMEDA 算法进行分离提取处理；
对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行故障特征加强分析。
第二方面，本发明公开了一种齿轮箱的故障诊断系统，包括：
频带优选单元：用于利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划 分为不同的频带，计算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义 SVN-Kurtosis图，从所述SVN-Kurtosis图中选取最优频带；
分离提取处理单元：用于根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤波信 号，对所述滤波进行多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障周期 区间采用MOMEDA算法进行分离提取处理；
加强分析单元：对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行故障 特征加强分析。
第三方面，本发明公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述故障诊断方法的步骤。
第四方面，本发明公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在 存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现 如第一方面所述故障诊断方法的步骤。
本发明提供的故障诊断方法，解决了以往由于考虑因素不全面导致重要故 障特征丢失的现象，提出将SVN与峭度值(Kurtosis)相结合，对峭度值较低的 频带进行峭度值置零操作，构建了全新的SVN-Kurtosis图，并进一步根据该图 选取包含故障信息最丰富的最优频带，并对特征部分进行增强从而实现对齿轮 箱进行充分的故障诊断。该方案的效果优于传统的包络解调方法，有效实现齿 轮箱多种复合故障的诊断，提高了准确率，具有较好的实用价值。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领 域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并 不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的 部件。在附图中：
图1为算法总体流程图；
图2为1/3二叉树策略；
图3为复合故障仿真信号；
图4为复合故障仿真信号多点峭度谱；
图5为复合故障仿真信号峭度图；
图6为复合故障仿真信号峭度图最优频带滤波信号的多点峭度谱；
图7为复合故障仿真信号所有频带SVN分布、SVN—Kurtosis图；
图8为复合故障仿真信号最优频带信息；
图9为复合故障仿真信号与最优频带滤波信号对比；
图10为区间为[121.6,141.6]MOMEDA解卷积结果；
图11为区间为[190,200]MOMEDA解卷积结果；
图12为大齿轮断齿-小齿轮磨损复合故障信号时域图、多点峭度谱；
图13为峭度图、多点峭度谱；
图14为所有频带SVN分布、SVN—Kurtosis图；
图15为最优频带信息；
图16为区间为[467.2,487.2]MOMEDA解卷积结果；
图17为区间为[339.5,359.5]MOMEDA解卷积结果；
图18为大齿轮点蚀-小齿轮磨损复合故障信号最优频带信息、解卷积结果；
图19为本发明实施例提供的故障诊断系统的结构示意图；
图20为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描 述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。 以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施 方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相 一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本 公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该” 也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中 使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可 能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信 息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区 分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息， 类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语 “如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
发明主要针对传统齿轮箱复合故障诊断方法诊断结果的准确性和故障脉 冲特征提取效果不好，诊断效率低的问题。本发明主要通过仿真和齿轮箱实验 平台数据验证算法的有效性，具体故障诊断方法如图1所示。
先利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划分为不同的频带， 即通过构造一系列准解析低通和高通滤波器，将输入信号划分为不同带宽的不 同频带，如图2所示。仿真信号主要是由两种故障冲击信号、周期性谐波信号、 随机噪声所构造的复合故障信号，如图3所示。以仿真信号复合故障诊断为例， 具体实施过程如下：
A.频带优选阶段：
步骤1：对构造的原始信号进行MK识别，识别结果如图4所示。图中可 明显看出强冲击信号的特征峰值，但弱冲击信号的故障周期峰值被部分淹没而 无法准确识别。进一步对构造的原始信号求取了峭度图，并根据滤波信号分析 了MK的识别结果。图5为所求得的峭度图，所选的最佳频带的中心频率fc为1250Hz，带宽Bw为2500Hz。即为颜色最亮、圈出的的频带，其包含的故 障信息的瞬态冲击特征信息最为丰富。如图6为最佳频带滤波信号的多点峭度 谱，由于含有的噪声仍然很多，多点峭度图仍无法有效识别弱冲击信号，即无 法识别故障信号的周期分量。由此可知，当原始信号中包含有冲击和周期特性 的复合故障信号时，仅通过峭度图识别出的最频带结果，输入到MOMEDA中 无法直接进行特征提取和识别。
步骤2：鉴于以上分析，多点峭度图只能识别出强冲击信号，在齿轮箱的 复合故障诊断中会严重影响故障的识别与后期的故障预警，这无疑是一个严 重的问题。因此本发明同时考虑了周期性与冲击性的特性分量，结合SVN与 Kurtosis对齿轮箱的复合故障进行特征提取。通过计算所有频带的SVN值可得 到如图7所示的结果。图7(a)为所有频带SVN值的分布，图中可以看出SVN值 最大即周期性最强的频带，并非峭度值最大的频带，而故障信号是周期性脉 冲信号，这更加印证了仅以峭度为监测指标的方法具有很大局限性。将各频带的SVN值按从大到小的顺序排列，并将此序列作为横轴，纵轴为相应的峭 度值，如图7(b)所示。为避免对选取频带时造成不必要的干扰，经过对部分峭 度值较低的频带进行置零操作(如图7(c)所示)，并依据频带优选的步骤，可 定位到如图所示画圈的两个频带中，其中峭度值较大的频带即为最优频带， 中心频率fc为208.33Hz,带宽Bw为416.67Hz，对应于峭度图中的位置如图8所 示。
步骤3：图8为根据本发明方法所选取最优频带的信息，其中含有的噪声 大大减少。图9为原始复合故障信号与最优频带滤波信号的细节对比，可明显 看到，本发明所提的的方法不仅能大大削减噪声的影响，也能一定程度上抑 制谐波的干扰。而与图6直接采用1/3二叉树策略所选出的最优频带滤波信号相 比可明显看到噪声与谐波干扰的大大减弱。图8(b)所示的多点峭度谱更加证实 了选取结果的可靠性，图中不仅强冲击信号的0.5倍、1倍、1.5倍、2倍等周期 特征十分凸显，弱冲击信号的倍频及半倍频处峰值也能够识别，这显然比直 接采用1/3二叉树策略的提取效果更佳。说明本发明更有利于分离和提取复合 故障特征，且效果明显。
上述频带选择方法中，将各频带的SVN值降序排列，并以此序列为横轴、 对应频带的Kurtosis值为纵轴建图。由于谐波信号可能具有更强的周期性，但 其脉冲性却很弱，为了避免在选取最优频带时造成干扰，对峭度值较低的频带 进行峭度值置零操作，并将这些频带信息在建立的图中去除，由此得到一种新 的SVN-Kurtosis图，此图可清晰直观的看出各频带的周期和脉冲特性。且在选 择最优频带时，应从SVN-Kurtosis图的起始点开始选取。因为故障信号的周期 性十分显著，故包含故障信息较多的频带一定存在于SVN较大的频带中。因此， 将SVN-Kurtosis图与峭度图相对应，如果两频带在SVN-Kurtosis图中相邻且在 峭度图中也相邻，则认为Kurtosis值较高的频带即为要选取的最优频带。
同时解决了常用的频带选择方法主要考虑噪声对故障信号的干扰，而忽略 了谐波的影响与主要强调故障信号的脉冲性，而忽略信号周期性的问题，真正 实现综合考虑信号的周期性和脉冲性，来选取包含故障信息的最优频带。
B.进行故障诊断阶段：
步骤1：根据图8(b)多点峭度谱可知，信号中的故障周期分别为131.6和 200，这与原始故障冲击信号吻合度非常高。因此，分别设置周期区间为 [121.6,141.6]和[190,210]，步长设置为0.1，采用MOMEDA方法突出复合故障 信号中的故障周期成分，结果如图10、图11所示。
故障周期区间的选取方法包括：
将所述多点峭度谱的峰值所对应的采样点数信号作为故障周期，所述峰值 通过下述公式表示：
Figure BDA0003253608980000071
其中，y为实际脉冲信号，t为目标常数矢量。
一般在故障周期的倍频及半倍频处也会有峰值出现。故可根据多点峭度谱 识别出信号中的故障周期，进而根据多点峭度谱中的故障周期成分设置合理的 故障周期区间，并利用MOMEDA方法分离提取各故障特征。
步骤2：图10(a)为故障频率为76Hz冲击信号的1.5维谱谱，可看出其存在 一定的偏差，而图10(b)所示的Teager能量算子结果中含有一定的噪声，会在 一定程度上影响识别结果。为克服上述问题，本发明提出了互相关谱，如图 10(c)所示，通过与1.5维谱和Teager能量算子结果进行对比，可更加直观的看 到在故障冲击的倍频处峰值突显，从而更有效的实现故障诊断。由图11(c)互 相关谱可知，故障频率为50Hz的冲击信号也能准确识别。因此，通过上述仿 真例可表明本发明算法的有效性。
上述步骤即为本发明方法在仿真信号中的具体应用。为了验证本方法的 有效性，对实验台数据进行验证。实验台数据包括两种故障情况下的齿轮采 集振动数据。以下为实验台模拟数据相关介绍：
采用的齿轮箱复合故障数据来自QPZZ-II旋转机械振动分析及故障诊断试 验平台系统，该平台系统通过更换有缺陷的齿轮进行齿轮箱故障模拟。该平台 主要由试验台基座，变速驱动电机，齿轮箱、磁粉制动器，数据采集器构成。 其中齿轮箱为单级传动，主动轴上为小齿轮，从动轴上为大齿轮。该系统中大、 小齿轮均为圆柱型齿轮，大齿轮齿数为75，小齿轮齿数为55，模数均为2mm。 该实验平台通过加速度传感器获取齿轮的复合故障振动信号，采集齿轮数据 时，设定采样频率fs为5120Hz。齿轮故障类型的故障特征频率根据齿轮参数可 通过公式(1)计算得到。
Figure BDA0003253608980000081
式中：f1、f2和fm分别代表小齿轮故障特征频率、大齿轮故障特征频率和啮 合频率，z1、z2分别表示小齿轮的齿数和大齿轮的齿数，n代表旋转速度，单位 r/min。T*＝1/f*为故障周期计算公式，其中*分别代表1、2。以大齿轮断齿-小齿 轮磨损复合故障诊断为例，具体实施过程如下：
A.频带优选阶段：
步骤1：实验过程中，由加速度传感器获得的齿轮箱中大齿轮断齿-小齿轮 磨损复合故障振动信号如图12所示。图12(a)中复合故障振动信号的冲击响应 较明显，但由于噪声的干扰和各故障信号相互的耦合、混叠，时域图中很难判 断是否具有周期性故障特征；对大齿轮断齿和小齿轮磨损的复合故障信号求取 多点峭度，如图12(b)所示，可看到包含大量与故障特征无关的随机分量，将 故障特征淹没，几乎无法识别到与故障特征相关的信息；在175、350、477、 525、700处的峰值较突出，分别对应小齿轮磨损故障周期的0.5倍、1倍、1.5 倍和2倍，及大齿轮断齿故障周期的1倍，无法清晰有力的说明故障发生类型。 使用本发明所提方法对齿轮箱复合故障信号进行特征提取。采用1/3二叉树滤 波策略将原始复合故障信号划分为不同的频带，如图13(a)峭度图所示，以最 大峭度为目标，锁定中心频率fc＝1920Hz，带宽Bw＝426.6667Hz的频带为目标 最优频带。而图13(b)所示的所选频带的多点峭度谱图中也不能有效说明复合 故障周期特征的信息，故仅以峭度为最优频带的选取准则是比较片面的，没有 很强的说服力。
步骤2：图14是所有频带的SVN分布信息，图14(a)为所有频带SVN值 的分布图，可看出SVN值最大即周期性最强的频带，并非峭度图最大的频带， 而它们也并不一定是含有故障特征信息最多的频带，这是因为受噪声和周期性 谐波的影响，故障特征的周期性和脉冲性均被掩盖。考虑到噪声信号的脉冲性 和谐波分量的周期性，经过对部分峭度值较低的频带进行置零操作可减少频带 选取时存在的不必要的干扰。如图14(b)为经过置零操作后剩余频带的SVN排 序情况，之后依据频带优选的步骤，可将最优频段锁定于中心频率fc为853.33Hz，带宽Bw为1280Hz，滤波信号如图15所示。
步骤3：图15(a)为通过频带优选步骤所选取的最优频带的位置及特征信 息。图15(b)为最优频带的多点峭度谱，其中含有的噪声大大减少，信号的周 期性和冲击性更加明显，在175、349.5、524.9、699.8、874.8、1050处的峰值 较为突出，分别对应小齿轮磨损故障周期的0.5倍、1倍、1.5倍、2倍、2.5 倍及3倍，而在238.6、477.2、715.8、954.3也很明显，分别对应小大齿轮断 齿故障周期的0.5倍、1倍、1.5倍和2倍。与图12相比，在经过最优频带选取准则后选出的频带，其多点峭度谱中，含有的干扰信息更少，故障周期峰值 个数增加，幅值更加突出。
B.进行故障诊断阶段：
步骤1：根据最优频带的多点峭度谱图15(b)可知，信号中突出的故障周期 分别为349.5和477.2，这与理论计算结果基本吻合。通过MOMEDA方法提取 故障特征频率，分别设置周期区间为[467.2,487.2]和[339.5,359.5]，步长设置 为0.1，结果如图16和图17。
步骤2：图16(a-b)所示的1.5维谱和Teager能量算子图具有一定的偏差， 并且含有少量的噪声，而图16(c)是采用互相关谱分析的结果，在频率为10.73Hz 处峰值十分突出，更加接近理论计算值，并且基本看不到噪声的存在，其倍频 处峰值也很突出，可判定发生的故障类型。图17也进一步印证了对另一故障 频率的识别。综上，本发明所提方法能够同时考虑故障信号的周期性和脉冲性， 解决同时受周期性谐波和强背景噪声干扰的复合故障特征难以提取的问题。
其中，1.5维谱和Teager能量算子中均含有齿轮箱发生故障时所产生的故 障特征频率，且这两类信号丢失的故障信息较少。因此，将这两种增强特征进 行加权融合，以期获得更高的可靠性。融合方法如下：将这两类信号进行互相 关计算并标准化可得：
Figure RE-GDA0003281301560000101
式中Evzm(yn)为零均值1.5维谱信号，
Figure RE-GDA0003281301560000102
为零均值Teager能量算子，
Figure RE-GDA0003281301560000103
为R的 共轭。
上述步骤即为本发明方法在仿真信号和齿轮箱复合故障中的具体应用。为 了验证本方法的有效性，对实验台数据中复合故障数据大齿轮点蚀-小齿轮磨 损复合故障进一步进行验证。
采用本发明所提方法进行复合故障诊断，实验结果如图18所示。图18(a)为通过频带优选所选取的最优频带的位置及特征信息。图18(b)为最优频带的 多点峭度谱，可从中提取出复合故障的故障特征周期，即为355.5和484.8。 图18(c-d)分别是区间为[345.5,365.5]和[474.8,494.8]解卷积结果的互相关谱， 可判定发生的故障类型。通过对仿真信号与实验平台结果的分析研究表明， 本发明所提方法提取出的频带中包含的噪声更少，且所含故障信息更加丰 富；而通过与1.5维谱和Teager能量算子结果相比，本发明所采用的互相关谱 可有效克服噪声干扰，能够直观的识别故障特征频率，具有较好的工程应用 价值。
图19是本发明公开的一种齿轮箱的故障诊断系统的结构示意图，该系统 包括：
频带优选单元101：用于利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信 号划分为不同的频带，计算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义 SVN-Kurtosis图，从所述SVN-Kurtosis图中选取最优频带；
分离提取处理单元102：用于根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤 波信号，对所述滤波进行多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障 周期区间采用MOMEDA算法进行分离提取处理；
加强分析单元103：对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行 故障特征加强分析。
该故障诊断系统主要由上述三个单元构成，从而实现对齿轮箱的复合故障 诊断。
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意 组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的 方法实施例，在此不再赘述。
图20是本发明公开的一种计算机设备的结构示意图。参考图20所示，该 计算机设备包括：输入装置63、输出装置64、存储器62和处理器61；所述存 储器62，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个 处理器61执行，使得所述一个或多个处理器61实现如上述实施例提供的一种 故障诊断方法；其中输入装置63、输出装置64、存储器62和处理器61可以 通过总线或者其他方式连接，图20中以通过总线连接为例。
存储器62作为一种计算设备可读写存储介质，可用于存储软件程序、计 算机可执行程序，如本申请实施例所述的一种故障诊断方法对应的程序指令； 存储器62可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操 作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所 创建的数据等；此外，存储器62可以包括高速随机存取存储器，还可以包括 非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固 态存储器件；在一些实例中，存储器62可进一步包括相对于处理器61远程设 置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括 但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置63可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户 设置以及功能控制有关的键信号输入；输出装置64可包括显示屏等显示设备。
处理器61通过运行存储在存储器62中的软件程序、指令以及模块，从而 执行设备的各种功能应用以及数据处理。
上述提供的计算机设备可用于执行上述实施例提供的一种故障诊断方法， 具备相应的功能和有益效果。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机 可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的一种故障 诊断方法，存储介质是任何的各种类型的存储器设备或存储设备，存储介质包 括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存 取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM 等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它 相似类型的存储器元件等；存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合；另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位 于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第 一计算机系统；第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。存 储介质包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序 指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其 计算机可执行指令不限于如上实施例所述的一种故障诊断方法，还可以执行本 申请任意实施例所提供的一种故障诊断方法中的相关操作。
最后应说明的是：虽然本说明书包含许多具体实施细节，但是这些不应被 解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定发明 的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单 个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在 多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如 上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护 的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保 护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求 这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执 行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此 外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中 均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集 成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。
由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围 以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍 实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺 序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。
以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公 开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公 开保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种齿轮箱的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划分为不同的频带，计算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义SVN-Kurtosis图，从所述SVN-Kurtosis图中选取最优频带；
根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤波信号，对所述滤波信号进行多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障周期区间采用MOMEDA算法进行分离提取处理；
对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行故障特征加强分析。
2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述选择最优频带的方法从SVN-Kurtosis图中的起始点开始选取。
3.根据权利要求2所述的故障诊断方法，其特征在于，从SVN-Kurtosis图中的起始点开始选取之后，将所述SVN-Kurtosis图与所述峭度值组成的峭度图进行互相对应；
若两频带在所述SVN-Kurtosis图中相邻且在所述峭度图中也相邻，则Kurtosis值较高的频带即为所述最优频带。
4.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述故障周期区间的选取方法包括：
将所述多点峭度谱的峰值所对应的采样点数信号作为故障周期，所述峰值通过下述公式表示：
Figure FDA0003253608970000011
其中，y为实际脉冲信号，t为目标常数矢量。
5.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述复合互相关谱为1.5维谱和Teager能量算子的互相关谱增强算法，所述互相关谱增强算法的计算方法包括：
Figure RE-FDA0003281301550000021
上式中，Evzm(yn)为零均值1.5维谱信号，
Figure RE-FDA0003281301550000022
为零均值Teager能量算子，
Figure RE-FDA0003281301550000023
为R的共轭。
6.一种齿轮箱的故障诊断系统，其特征在于，包括：
频带优选单元：用于利用1/3二叉树策略将齿轮箱的原始复合故障信号划分为不同的频带，计算不同频带的峭度值以及奇异值负熵，以定义SVN-Kurtosis图，从所述SVN-Kurtosis图中选取最优频带；
分离提取处理单元：用于根据所述最优频带的中心频率和带宽得到滤波信号，对所述滤波进行多点峭度谱分析，根据所述多点峭度谱中提取的故障周期区间采用MOMEDA算法进行分离提取处理；
加强分析单元：对于所述分离提取处理的结果采用复合互相关谱进行故障特征加强分析。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述故障诊断方法的步骤。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一所述故障诊断方法的步骤。
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