基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取

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1、R3D&S!T3*机械研究与应用第&S卷!第*期!!!!!!!!!!!!!!!)$$*H&)UVW+,TGW,0XVYV,XW+Z,((0GW,’G[T)$$*年&)月!基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取吕!勇，李友荣，王志刚（武汉科技大学机械自动化学院，湖北武汉!"#$$%&）摘!要：局部投影算法采用延时坐标将时间序列进行相重构，在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间，通过子空间中吸引子特性的不同来分离时序中的背景信号和弱特征信号分量。提出将局部投影算法用于设备故障声信号的降噪

2、，通过齿轮故障信号的特征提取实验证实该方法用于识别设备故障的有效性。关键词：局部投影；齿轮；故障诊断中图分类号：’()$*，’+&##!!!!!!文献标识码：,!!!!!!文章编号：&$$-.""&"（)$$*）$*.$$/).$)!"#$%#&’()*#+,-.*.#/-&.(*/.*+,#’%"#(&$"#0.($#/(0#.")-,’-/#’1$-2"/(*3",-*."$")&/(*-,01!2345，06237.8345，9:45;<6.5:45（!"##$%$"&’$()*+,(*#$+%,+$

3、$-,+%*+.*/0"’*0,"+，1/)*+/+,2$-3,04"&3(,$+($*+.0$()+"#"%4，1/)*+5/6$,!"#$$%&，!),+*）40.($#/(：’6=>?>86>?6?8>@34?A87@A>B64C<:?>?C:@>?7?645B>D:E@338B64:A>?FG4A<><654?634:DC<:?>?C:@>，A<>D3H@:DC83I>@A61>:D5386A<=6?7?>BA3?>C:8:A>C<:?>?C:@>?64A338A<3534:D?7J.?C

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5、4:D3M5>:8K6ABA<:AA<>:D5386A<=<:?:4>N@>DD>4A1:D6B:A634346B>4A6ME645=:@<64>8EM:7DA?654:D?F5"67-$).：D3@:DC83I>@A61>=>A<3B；5>:8；M:7DAB6:543?6?+!!齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式，齿轮异常又这个线性等式仅在局部有效，方向矩阵4和质心"+取决于是诱发机器产生其它故障的重要因素，因此齿轮故障诊断在相点在相空间中的位置。设备故障诊断领域中占重要

6、的地位。齿轮承受载荷时，如同由于通常不知道系统的准确维数，进行相空间重构时往悬臂梁，其根部受到脉冲循环的弯曲应力作用。当这种周期往取较大的维数’作为嵌入维数。当进行’维相空间重构性应力超过齿轮材料的弯曲疲劳极限时，将在根部产生裂纹，时系统流形的实际维数为低维空间’$。这种情况下，可找出并逐步扩展，当剩余部分无法承受外载荷时就会产生断齿。=

7、7+的零子空笔者将非线性时间序列通过相重构，在高维的相空间上间。因为无噪吸引子不会延伸到该空间，那么在该空间所对利用局部投影算法将背景信号，特征信号和噪声分解到不同的子空间上，利用子空间的重构，分离出背景信号，特征信号，应的矢量"+必然由噪声引起，局部投影算法的主要原理就是同时抑制时间序列中的随机噪声分量，采用该算法，对齿轮的识别这个零子空间，然后找出与其对应的"+。故障声信号进行降噪，获取齿轮的明显故障特征。假设零子空间是<维的，现在只需找出<个正交的矢量==89局部投影算法基本原理4，且满足吸引子局部投

8、影到这些矢量的值为最小，4投影到<对于任一时间序列｛7,｝（,.8）可重构一个’维的相空零子空间的矢量为：%4=·［4=·:（"."）］，也就是选择合++=P&间，该时间序列重构后的相空间可表示为9+P（7+.（’.&）!，<===)=7+.（’.)）!，⋯，7+），其中9+为第+个相点，表示’维相空间的适的4使%{%4·［4·:（"+."+）］}最小。而4是正0.$+=P&一个态。’为嵌入维的维数，!为延滞时间