專利名稱：齒輪箱損傷的多小波自適應分塊閾值降噪時域診斷方法
技術領域：
本發明涉及機械設備故障診斷技術，特別涉及一種齒輪箱損傷的故障診斷方法。
背景技術：
齒輪箱在運行中萌生的故障(即早期故障)，具有癥狀不明顯，特征信息微弱，往往被機械設備運行過程中的強背景噪聲所淹沒，從而使得傳動齒輪箱早期故障的動態監測、診斷與故障預示的難度不斷增大。因此，如何對采集到的振動信號進行降噪處理，突出或提取有用特征信息是故障診斷和故障預示中的一個關鍵課題。基于相鄰小波系數之間具有相關性的特點，現有的降噪處理方法一般為分塊閾值降噪，它是將相鄰的小波系數作為一個整體進行閾值處理。其不足之處是(I)分塊閾值降噪方法根據經驗選擇鄰域分塊長度，往往產生很大的偏差；(2)在小波分解的每一層均使用全局閾值，而全局閾值并不是最優的。

發明內容
本發明的目的在于提供一種可解決背景技術所存在的問題的齒輪箱損傷的時域診斷方法，該方法首先利用獲得的最優鄰域分塊長度和閾值，對多小波分解后的高頻系數進行閾值處理；其次把低頻系數和閾值處理后的高頻系數進行多小波反變換，得到重構信號；然后分析信號中時域脈沖波形的周期性和規律性，并結合齒輪箱機理分析，有效提取出齒輪箱損傷特征。為達到以上目的，本發明是采取如下技術方案予以實現的一種齒輪箱損傷的多小波自適應分塊閾值降噪時域診斷方法，其特征在于(I)對含噪信號進行預處理，得到矢量輸入信號；(2)對矢量輸入信號進行多小波分解，得到高頻系數和低頻系數；(3)根據判斷條件對高頻系數進行閾值處理符合條件時采用自適應鄰域分塊閾值算法，否則采用逐點比較算法，得到降噪后的高頻系數；(4)對低頻系數和經過閾值處理后的高頻系數進行多小波反變換，重構降噪后的矢量輸出信號；(5)對矢量輸出信號進行后處理，得到一維降噪結果；(6)通過分析降噪結果中的時域脈沖波形的周期性，提取出傳動齒輪箱的損傷特征進行故障診斷。其中，步驟3)所述的自適應鄰域分塊閾值算法包括下述步驟I)設含噪信號S是所關心的故障特征F與噪聲E的疊加，可以表示為S=F+E以2X2維多小波變換為例，S= [S(1)，S(2)]T表示經過預處理后的2維振動信號，噪聲E服從多元正態分布N (O, Vj)，在第k個鄰域分塊中，定義變量A A =作為閾值降噪的基本變量，將其中向量化的系數轉化為標量，矩陣'為多小波分解第j層的高頻系數Da =[《K,]T的協方差矩陣；
權利要求
1.一種齒輪箱損傷的多小波自適應分塊閾值降噪時域診斷方法，其特征在于 (1)對含噪信號進行預處理，得到矢量輸入信號； (2)對矢量輸入信號進行多小波分解，得到高頻系數和低頻系數； (3)根據判斷條件對高頻系數進行閾值處理符合條件時采用自適應鄰域分塊閾值算法，否則采用逐點比較算法，得到降噪后的高頻系數； (4)對低頻系數和經過閾值處理后的高頻系數進行多小波反變換，重構降噪后的矢量輸出信號； (5)對矢量輸出信號進行后處理，得到一維降噪結果； (6)通過分析降噪結果中的時域脈沖波形的周期性，提取出齒輪箱的損傷特征進行故障診斷； 其中，步驟3)所述的自適應鄰域分塊閾值算法包括下述步驟 1)設含噪信號S是所關心的故障特征F與噪聲E的疊加，可以表示為S=F+E 以2X2維多小波變換為例，S= [S(1)，S(2)]T表示經過預處理后的2維振動信號，噪聲E服從多元正態分布N (O，Vj)，在第k個鄰域分塊中，定義變量D ,作為閾值降噪的基本變量，將其中向量化的系數轉化為標量，矩陣 ' 為多小波分解第j層的高頻系數~=[4Κ)Γ的協方差矩陣； 定義 mad (y) =L 4826 · median (| y-median (y) |) 式中，函數medianO用于尋找數列y中的中位數，矩陣Vj可表達為 I/ , - Ii2Q1-Q1(bx +^7)* ·α2~bnI {hx +b2)'ax -a2 a2 -a2式中，ax= I /mad (Tow1)，a2= I / mad (r ow2)，b ^mad (ax · r Ow^a2 · r ow2)，b2=mad· Towl-H2 · row2)，其中Iow1與row2代表多小波高頻系數的2個分量； 在自適應鄰域分塊閾值降噪算法中，第k個鄰域分塊中多小波系數組合為S-I1uk =h，其中L為鄰域分塊長度；閾值表示為 Sum2j k> μ2 (XStm1i k < μ2 式中，μ =21ogni, H1為多小波第j層分解的數據長度； 2)設定判斷條件，令工二”丨乙化2—μρ=2υ0δηι，用(μ'Ι；)表示閾值和鄰域分塊長度 {μ 二 argmin SI Uili(XyU^L) 根據下式，定義故障特征F的估計算子
2.如權利要求I所述的一種齒輪箱損傷的多小波自適應分塊閾值降噪時域診斷方法，其特征在于，步驟(6)的具體實施方式
為計算降噪結果中時域沖擊波形的平均時間間隔來作為沖擊波形的周期，根據輸入軸轉速和齒輪箱傳動比計算出各轉軸的旋轉周期，通過比較沖擊波形的周期和齒輪箱各轉軸的旋轉周期，判斷齒輪箱是否存在損傷，確定出損傷齒輪所在的轉軸。
全文摘要
本發明公開了一種齒輪箱損傷的多小波自適應分塊閾值降噪時域診斷方法。該方法根據多小波系數之間的相關性，以Stein無偏風險估計誤差最小作為約束條件，自適應地選取最優的鄰域分塊長度和閾值，能夠有效消除噪聲干擾,準確提取信號特征；利用所構造的自適應鄰域分塊閾值降噪方法分析連軋機傳動齒輪箱振動信號，獲得降噪后的重構信號，通過分析時域脈沖波形的周期性，有效提取出連軋機傳動齒輪箱損傷特征。該檢測方法結果可靠，實時性好，簡單易行，通用性強，適用于連軋機等重載設備傳動齒輪箱的損傷診斷。
文檔編號G01M13/02GK102879195SQ201210361690
公開日2013年1月16日 申請日期2012年9月25日 優先權日2012年9月25日
發明者訾艷陽, 孫海亮, 何正嘉, 李兵, 曹宏瑞, 陳雪峰, 張周鎖 申請人:西安交通大學