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基于双谱特征的行星齿轮箱故障诊断方法
2024-01-21
目录
引言
行星齿轮箱故障类型及特征
双谱特征提取方法
基于双谱特征的故障诊断模型构建
实验验证与结果分析
结论与展望
01
引言
Chapter
行星齿轮箱是机械设备中的重要传动部件，其运行状态直接影响整个设备的性能和使用寿命。
行星齿轮箱故障种类繁多，诊断难度大，传统的故障诊断方法难以满足实际需求。
基于双谱特征的行星齿轮箱故障诊断方法能够提取故障特征信息，实现故障类型的准确识别，为设备维护和故障预防提供有力支持。
01
研究行星齿轮箱典型故障模式下的振动信号特征。
02
03
04
提取行星齿轮箱振动信号的双谱特征，包括双谱切片、双谱熵等。
构建基于双谱特征的行星齿轮箱故障诊断模型，实现故障类型的自动识别。
通过实验验证本文所提方法的有效性和优越性。
02
行星齿轮箱故障类型及特征
Chapter
01
02
03
04
长时间使用或润滑不良导致齿轮表面磨损，影响传动精度。
齿轮磨损
过载或疲劳应力导致齿轮断裂，使行星轮系失效。
齿轮断裂
轴承磨损、疲劳剥落或保持架损坏等，导致行星轮系运转不平稳。
轴承损坏
油封老化、磨损或安装不当导致漏油，影响行星齿轮箱正常工作。
油封漏油
行星齿轮箱内部故障可能导致油液污染，如金属屑、磨损颗粒等。
故障行星齿轮箱在运转过程中会产生异常的噪声，如撞击声、摩擦声等。
行星齿轮箱故障时，振动信号会出现明显的异常，如振幅增大、频率成分改变等。
行星齿轮箱故障可能导致温度升高，尤其是轴承损坏或油封漏油时。
噪声异常
振动信号异常
温度升高
油液污染
设计制造缺陷
行星齿轮箱设计不合理或制造过程中存在缺陷，如材料选用不当、热处理工艺不完善等，容易导致故障发生。
安装调试问题
行星齿轮箱安装不当或调试不准确，如轴线不对中、紧固力矩不足等，会影响其正常运转并加速故障发生。
润滑不良
行星齿轮箱润滑不良是导致故障的常见原因之一，如润滑油选用不当、油量不足或油路堵塞等，都会导致齿轮和轴承的磨损加剧。
过载或疲劳应力
行星齿轮箱长时间承受过载或交变应力作用，容易导致齿轮断裂、轴承损坏等故障。
03
双谱特征提取方法
Chapter
双谱定义
双谱是一种描述信号非线性特性的高阶统计量，通过计算信号的三阶累积量得到。它能够揭示信号中的相位耦合信息，对于分析非高斯、非线性和非平稳信号非常有效。
非线性相位耦合
双谱能够揭示信号中不同频率成分之间的非线性相位耦合关系。
抑制高斯噪声
双谱对于高斯噪声是不敏感的，因此可以在强噪声背景下提取信号的非线性特征。
对称性
双谱对于其变量的排列是对称的，即$B(f_1,f_2)=B(f_2,f_1)$。
随着故障的发展，其双谱特征也会发生变化。通过对双谱特征的监测和分析，可以评估故障的严重程度和发展趋势，为维修决策提供支持。
故障严重程度评估
行星齿轮箱故障往往表现为特定的频率成分和相位耦合关系。通过双谱分析，可以提取出故障信号中的非线性特征，如边频带、调制现象等，为故障诊断提供依据。
故障特征提取
不同类型的行星齿轮箱故障具有不同的双谱特征。通过对双谱特征的分析和比较，可以实现故障类型的识别和分类。
故障类型识别
04
基于双谱特征的故障诊断模型构建
Chapter
数据清洗
去除原始数据中的噪声、异常值和重复数据，保证数据质量。
数据标准化
将数据按照一定比例进行缩放，消除量纲影响，使不同特征具有相同的尺度。
数据分段
将连续的数据流分割成多个数据段，便于后续的特征提取和模型训练。
时域特征提取
频域特征提取
双谱特征提取
特征优化
通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，提取频率、幅值等频域特征。
利用双谱分析技术提取信号的非线性特征，如双谱、双相干谱等。
采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对提取的特征进行降维和优化，提高模型的训练效率和诊断精度。
从时域信号中提取出均值、方差、峰度等统计特征。
模型选择
根据具体的应用场景和数据特点选择合适的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度学习等。
模型训练
利用经过预处理和特征优化的数据集对选定的模型进行训练，调整模型参数以达到最佳性能。
模型评估
采用准确率、召回率、F1分数等指标对训练好的模型进行评估，确保模型具有良好的泛化能力和诊断精度。同时，可以使用交叉验证等方法对模型性能进行更全面的评估。
05
实验验证与结果分析
Chapter
03
实验环境
搭建符合实际工况的实验平台，模拟行星齿轮箱在各种工作条件下的运行状态。
01
实验目的
验证基于双谱特征的行星齿轮箱故障诊断方法的有效性和准确性。
02
实验对象
选择具有不同故障类型和程度的行星齿轮箱作为实验对象，以充分验证方法的有效性。
01
02
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