应用ICEEMDAN和SVM的行星齿轮箱故障诊断_王浩楠.pdf
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1、 年第 卷 月第 期机 械 科 学 与 技 术 :收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目()、山西省重点研发计划(国际合作)项目()及中北大学先进制造技 术 山 西 省 重 点 实 验 室 开 放 课 题 研 究 基 金()作者简介:王浩楠(),硕士研究生,研究方向为现场测试及机械故障诊断,通信作者:崔宝珍,副教授,硕士生导师,王浩楠,崔宝珍,彭智慧,等应用 和 的行星齿轮箱故障诊断机械科学与技术,():应用 和 的行星齿轮箱故障诊断王浩楠,崔宝珍,彭智慧,任川(中北大学 机械工程学院,太原)摘要:针对行星齿轮箱复合故障准确分类问题,应用了改进自适应噪声完备集合经验模态分解()和支持向量机(
2、)相结合的故障诊断方法。首先,将行星齿轮箱的不同故障信号分别进行 分解,得到各阶内禀模态函数();其次,利用各阶 分量与原信号的相关性大小,剔除虚假的 分量;最后,以优选 分量的多尺度模糊熵均值作为特征向量,输入到多分类 中进行故障分类,分类准确率高达,实验结果证明了该方法的可行性。关键词:改进自适应噪声完备集合经验模态分解;频域互相关;多尺度模糊熵;支持向量机;行星齿轮箱故障中图分类号:.文献标志码:文章编号:(),(,):,()(),(),:;行星齿轮箱具有结构紧凑、体积小、质量轻、传动比大、承载能力强、传动比高等优点,广泛应用于高速大功率以及低速大扭矩的机械传动场合。由于在实际生产工作中
3、,行星齿轮箱经常承受复杂的动态重载作用力,所以极易出现机械故障。齿轮故障是导致机械故障的主要因素,据调查显示在旋转机械故障中齿轮故障占总体的 左右。为了避免行星齿轮箱出现故障造成一些不必要的经济损失,以及出于对第 期 王浩楠,等:应用 和 的行星齿轮箱故障诊断:工作人员的生命安全考虑,国内外很多学者针对行星齿轮箱中的齿轮故障展开了深入的研究。信号故障特征提取是故障诊断的前提。由于行星齿轮箱振动信号传输路径复杂、外界噪声干扰以及信号调制造成的多模式混淆,导致齿轮故障响应极其微弱。特别是行星齿轮箱运行时载荷的瞬时变化和齿轮故障,都会引起振动的非平稳性,更增加了故障诊断的难度。经验模态分解(,)可以
4、将信号分解成不同尺度的 分量,非常适用于非平稳信号,但由于存在模态混叠问题,分解效果不理想。等提出了自适应噪声完备经验模态分解(,),该方法通过自适应加入白噪声来放大模态之间的不相关程度,从而提取出原来不可分的两个模态。该方法能较好地解决模态混叠问题,重构信号中的噪声残余小,降低了筛选次数。等提出了改进自适应噪声完备经验模式分解(,),该方法通过改进在自适应分解中 分解的不足,大大减少了 中的残余分量,从而得到更好的重构结果,进一步改善模态混叠问题。管一臣等运用 和频率解调对行星齿轮箱的电机电流信号进行分析,准确地提取行星齿轮箱的故障特征,实现了行星齿轮箱 种齿轮的故障诊断。姚瑞琦利用 的排列
5、熵与 相结合,有效地改善了 种工况下的滚动轴承故障识别率。针对行星齿轮箱复合故障难以分类的问题,本文利用 和 对其进行故障识别。首先,将采集到的信号利用 分解,得到不同尺度的 分量;然后,利用频域互相关剔除 虚假分量;最后,以优选 分量的多尺度模糊熵均值为特征向量,输入到 中进行分类得到最优的分类结果,并与传统方法进行对比,验证该方法的可行性和优越性。信号特征提取方法 方法传统的 的方法,在每次迭代中利用多个添加自适应噪声的原始信号或残余分量进行 分解得到多个,并对其做平均处理得到最终的。与 相比采用了上一步计算的残差与本次计算的多个添噪信号残差平均值的差作为本次迭代的,可以进一步解决模态混叠
6、问题,减少分解结果中的 虚假分量。算法如下:)在原始信号 的基础上构造 个含可控噪声的信号()(),()式中:()是第 个构造信号;是第一次分解时信号的噪声标准偏差;()是第 个被添加的零均值单位方差白噪声;()是计算信号第一个 算子。)对每一个()计算局部均值并求平均,得到第一个残余分量为 ()()式中()为局部均值函数。)计算第一个模态(),原信号 减去第一次计算的残差,即 ()计算第 个模态(),将上一次计算的残差 减去本次计算的残差,即 ()()()计算第 个模态,返回第 步,直到满足迭代终止条件。行星齿轮箱在正常工况时,一般呈现出一定的周期性。可以用低频或高频的简谐信号表示行星齿轮箱
7、内部各构件的振动信号,用调制信号表示齿轮啮合故障点处的振动信号。假设行星齿轮箱的振动信号为:()()()().()()()()()()()利用 和 分别对添加随机白噪声的()进行分解,其中 的取值范围一般为.,文中.,噪声添加次数。如图 所示,分解能够有效改善 分解产生的模态混叠和端点效应等问题,并且产生了较少的 无用分量。机 械 科 学 与 技 术第 卷:图 与 分解对比 频域互相关消除 虚假分量 分解过程中会不可避免地产生过分解,导致大量的低频分量出现。这些低频分量中大部分是虚假的 无法反映原始信号的特征信息,不仅增大了计算量而且会影响故障诊断的结果,所以剔除虚假分量是十分必要的。由于虚假
8、分量不能反映原始信号的特征,与原始信号的相关性差,所以可以将分解后的 分量第 期 王浩楠,等:应用 和 的行星齿轮箱故障诊断:与原始信号的互相关系数做为区分虚假分量的评定指标。传统的互相关分析一般在时域中进行互相关计算,并将互相关系数较小的 分量剔除。在时域中,两个信号 和 的时域互相关系数可以描述为 ()()()()()式中 和 为信号 和 的均值。行星齿轮箱在实际运行中会产生大量噪声,由于噪声对时域信号影响严重,从而导致错误判断虚假分量。而在频域中,噪声虽然也存在于信号的各个频段,但有用信号的功率谱频率幅值远大于噪声在功率谱密度中的幅值,有用信号更加突出,进而抑制了噪声的干扰。在频域中,用
9、 和 的功率谱 和 替代 和,是分析频率,频域互相关表示为()()()()()频域互相关与时域互相关相比,前者提取的 分量更真实。所以本文采用频域互相关来分析各阶 分量与原始信号的相关性大小,判断并剔除虚假分量。多尺度模糊熵模糊熵是对时间序列在单一尺度上复杂性和无规则程度的度量。多尺度熵是对序列在不同尺度因子下的复杂性的度量。等结合了模糊熵和多尺度熵的思想,提出了多尺度模糊熵的方法,能够在衡量时间序列在不同尺度因子下的复杂程度和维数变化时产生新信息的概率大小。由于不同故障信号的不同特征频段的复杂度各不相同,因此可以用多尺度模糊熵作为信号的故障特征,区分不同类别的故障信号。多尺度模糊熵算法如下:
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