本發(fā)明涉及齒輪故障診斷的技術(shù)領(lǐng)域，特別地，涉及一種基于壓縮感知與雙譜分析的齒輪故障診斷方法。

背景技術(shù)：

齒輪箱廣泛應(yīng)用于各種機(jī)械設(shè)備當(dāng)中。當(dāng)齒輪箱發(fā)生故障，將會導(dǎo)致機(jī)械系統(tǒng)的故障并產(chǎn)生重大損失。所有齒輪箱故障中齒輪故障所占的比例在60％左右，因此，齒輪故障診斷的研究非常重要并且受到越來越廣泛關(guān)注。

經(jīng)典香農(nóng)/奈奎斯特采樣定理中，采樣頻率至少要是信號帶寬的兩倍以上才能保證信號信息不丟失。奈奎斯特定理對于頻率的限制，是很多應(yīng)用中采樣數(shù)據(jù)龐大的主要原因，這對進(jìn)一步的數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)存儲是一個巨大的挑戰(zhàn)。另外，工業(yè)生產(chǎn)中對于齒輪箱這種復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)控是長期連續(xù)的，需要每天24小時連續(xù)監(jiān)控。長期連續(xù)監(jiān)測需要采樣和存儲大量原始數(shù)據(jù)，進(jìn)一步對數(shù)據(jù)存儲和傳輸造成很大負(fù)擔(dān)。

例如中國專利cn201310416504.7提供了一種齒輪故障無鍵相角域平均計算階次分析方法，首先將采集的振動加速度信號進(jìn)行低通保相濾波后通過平滑偽wigner-ville分布計算其時頻分布，然后通過viterbi最優(yōu)路徑搜索算法估計齒輪箱轉(zhuǎn)軸的瞬時頻率，再利用鍵相信號估計模型對瞬時頻率進(jìn)行逐點(diǎn)積分得到估計鍵相信號，最后結(jié)合等角度重采樣和角域平均技術(shù)對振動加速度信號進(jìn)行計算階次分析，得到基于瞬時頻率估計的階次譜。此階次譜圖可以充分反映齒輪箱故障的特征信息。該發(fā)明綜合了平滑偽wigner-ville分布、viterbi最優(yōu)路徑搜索算法、角域平均技術(shù)、計算階次分析，可以對變轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況下的齒輪箱進(jìn)行故障診斷。

因此，現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)是需要采樣大量數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)故障診斷，或者壓縮信號后通過復(fù)雜的恢復(fù)算法將信號還原，恢復(fù)成功率與算法相關(guān)。業(yè)內(nèi)急需一種能減小采樣數(shù)據(jù)量的齒輪故障診斷技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種基于壓縮感知與雙譜分析的齒輪故障診斷方法，以解決目前齒輪故障診斷過程中，采樣數(shù)據(jù)量過大的技術(shù)問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于壓縮感知與雙譜分析的齒輪故障診斷方法，包括步驟：

a、獲取轉(zhuǎn)速信號，根據(jù)轉(zhuǎn)速信號生成相應(yīng)的m序列和采樣脈沖；

b、將得到的m序列與原始振動信號相乘得到混頻信號；

c、將混頻信號進(jìn)行濾波，濾掉高頻部分；

d、根據(jù)采用脈沖，對濾波后信號進(jìn)行采樣并進(jìn)行平均運(yùn)算，得到壓縮信號；

e、對壓縮信號進(jìn)行中頻雙譜分析，實(shí)現(xiàn)故障診斷。

優(yōu)選的，所述步驟a包括：

a1、根據(jù)公式f_clock＝n*fp，確定采樣頻率f_clock

其中，n為周期脈沖數(shù)，默認(rèn)為63；fp為轉(zhuǎn)軸齒輪齒數(shù)；

a2、根據(jù)f_clock與轉(zhuǎn)速信號確定等角度時間序列；

a3、以等角度時間序列為采樣時間點(diǎn)，確定等角度采樣脈沖；

a4、以等角度時間序列為采樣時間點(diǎn)，生成m序列。

優(yōu)選的，所述步驟e中：

中頻雙譜mfbx定義為

其中，f1,f2—頻率變量，單位hz

e—表示求期望

x—頻譜序列。

優(yōu)選的，所述步驟e之后包括：

求出mfb后，以f1為橫坐標(biāo)、f2為縱坐標(biāo)作圖得到雙譜圖。

本發(fā)明具有以下有益效果：

本發(fā)明提出了一種基于壓縮感知的齒輪故障診斷方法，該方法只需采樣和存儲一小部分壓縮觀測數(shù)據(jù)，就可以直接實(shí)現(xiàn)故障診斷。

1、壓縮感知是一種利用信號的稀疏性(可壓縮性)對信號同時進(jìn)行采集和壓縮的新穎理論，采樣頻率不再依賴于信號的最大頻率，而是依賴于信號的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容；而傳統(tǒng)的奈奎斯特信號采樣定理需要采樣頻率大于信號最高頻率的兩倍才能完整保留原始信號中的信息。壓縮感知理論突破了傳統(tǒng)的香農(nóng)－奈奎斯特信號采樣定理，可以減少樣本數(shù)量的同時保留有用的故障有關(guān)信息。

2、齒輪故障時存在相位耦合現(xiàn)象，雙譜是提取相位耦合特征的一種有效方法。本發(fā)明采用一種改進(jìn)雙譜方法提取壓縮信號的故障特征來實(shí)現(xiàn)故障診斷，直接對壓縮信號進(jìn)行故障特征提取，在實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮的同時，又避免了復(fù)雜的信號重構(gòu)過程，大大減小了數(shù)據(jù)傳輸及存儲負(fù)擔(dān)。具體如下：

1)、m序列為通過轉(zhuǎn)速信號得到的等角度m序列而非通常的等時間m序列；

為了配合等角度采樣信號，m序列也必須為等角度信號。與cn201310416504.7一種齒輪故障無鍵相角域平均計算階次分析方法中所運(yùn)用的等角度、角域平均技術(shù)的作用類似，都是轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)信號，減小轉(zhuǎn)速波動影響及削弱不相干信號，cn201310416504.7是對原始振動加速度進(jìn)行等角度采樣及平均，本申請則是對壓縮后信號等角度低頻采樣及平均；后續(xù)處理也不同，cn201310416504.7做階次分析，本申請則是雙譜分析。

2)、通過m序列與原始振動信號混頻，將高頻部分搬移到低頻部分，通過一個較低的采樣頻率即可獲得整個頻率范圍的信息；

3)、通過轉(zhuǎn)速信號得到等角度采樣脈沖，將振動信號從非平穩(wěn)時域信號轉(zhuǎn)變?yōu)榻嵌扔蚱椒€(wěn)信號；

等時間采樣數(shù)據(jù)會受到轉(zhuǎn)速波動的影響，從而影響后續(xù)雙譜分析效果，所以需要采用等角度數(shù)據(jù)減小轉(zhuǎn)速波動的影響。

4)、將時域同步平均技術(shù)擴(kuò)展到角度域，實(shí)現(xiàn)角域平均，突出特征頻率，抑制其它異常頻率，使得故障信號清晰；

5)、將普通雙譜擴(kuò)展為中頻雙譜，實(shí)現(xiàn)對壓縮信號的特征提取。

壓縮采樣之后，傳統(tǒng)雙譜為零，不適用于直接檢測壓縮采樣信號中的齒輪故障特征，因此采用擴(kuò)展雙譜—中頻雙譜分析方法。

除了上面所描述的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)之外，本發(fā)明還有其它的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)。下面將參照圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

附圖說明

構(gòu)成本申請的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的m序列(前100個點(diǎn))示意圖；

圖3是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的原始振動信號的階次譜圖；

圖4是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的混頻后信號的階次譜圖；

圖5是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的濾波后的階次譜圖；

圖6是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的平均后壓縮信號的階次譜圖；

圖7是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的故障齒輪在故障初期的雙譜圖；

圖8是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的故障齒輪在故障中期的雙譜圖；

圖9是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的故障齒輪在故障后期的雙譜圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說明，但是本發(fā)明可以根據(jù)權(quán)利要求限定和覆蓋的多種不同方式實(shí)施。

參見圖1至圖6，本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知與雙譜分析的齒輪故障診斷方法，包括步驟：

a、獲取轉(zhuǎn)速信號，根據(jù)轉(zhuǎn)速信號生成相應(yīng)的m序列和采樣脈沖；

所述步驟a包括：

a1、根據(jù)轉(zhuǎn)速信號，確定采樣頻率f_clock，f_clock＝n*fp，

其中，n為周期脈沖數(shù)，默認(rèn)為63；fp為轉(zhuǎn)軸齒輪齒數(shù)；

a2、根據(jù)f_clock與轉(zhuǎn)速信號確定等角度時間序列；

a3、以等角度時間序列為采樣時間點(diǎn)，確定等角度采樣脈沖；

a4、以等角度時間序列為采樣時間點(diǎn)，生成m序列。

b、將得到的m序列與原始振動信號相乘得到混頻信號；

原始振動信號與轉(zhuǎn)速信號是同時采集，一一對應(yīng)的。

c、將混頻信號進(jìn)行濾波，濾掉高頻部分；

d、根據(jù)采用脈沖，對濾波后信號進(jìn)行采樣并進(jìn)行平均運(yùn)算，得到壓縮信號；

e、對壓縮信號進(jìn)行中頻雙譜分析，實(shí)現(xiàn)故障診斷。

中頻雙譜mfbx定義為

其中，f1,f2—頻率變量，單位hz

e—表示求期望

x—頻譜序列。

本發(fā)明通過matlab仿真實(shí)驗(yàn)以及實(shí)際齒輪數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮能力，參見圖3，以前兩個嚙合階次13，26作為有用信號，奈奎斯特采樣定理下采樣階次至少需達(dá)到52以上才能保留完整信息，本發(fā)明通過壓縮感知將采樣階次降到10，參見圖5。以及在壓縮同時保留了關(guān)鍵故障特征信息，再通過雙譜分析可以成功提取故障特征，實(shí)現(xiàn)故障的正確診斷。參見圖7至圖9，可以看到三個明顯尖峰在坐標(biāo)(3,1),(2,4),(5,3)處，隨故障發(fā)展程度而逐漸增加高度。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。