基于EMD与SSA的齿轮箱分形诊断研究.pdf

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1、第４４卷第３期化工机械２６７基于ＥＭＤ与ＳＳＡ的齿轮箱分形诊断研究马锐王影李慧（大庆石化工程有限公司）摘要提出了一套齿轮箱故障分形诊断方法。首先将ＥＭＤ与ＳＳＡ相结合，提取信号（尤其是微弱信号）的特征信息；其次通过多重分形从多重角度对提取到的特征信息进行诊断；最后通过分形理论识别出齿轮的３种状态。关键词齿轮箱ＥＭＤＳＳＡ微弱信号特征提取多重分形中图分类号ＴＱ０５１文献标识码Ａ文章编号０２５４６０９４（２０１７）０３０２６７０５齿轮箱信号大多是非平稳、非线性的，尤其当对轨迹矩阵进行奇异值分解。以往认为前几阶较齿轮箱发生故障时信号非线性特性更加突出，因大的奇异值为有用信号，将奇异值较

2、小的分量认此齿轮箱的故障诊断一直是该领域的研究重点。为是噪声，然而对于微弱信号而言，其奇异值较随着信号处理技术的不断进步，从信号角度对齿小，甚至会淹没于噪声中。因此，笔者提出将［１，２］轮箱进行故障诊断的技术与方法越来越多。ＥＭＤ与ＳＳＡ相结合（ＥＳ方法［１０］），在ＩＭＦ分量中调频与调幅特性是齿轮箱出现故障时的特征之通过ＳＳＡ方法提取微弱信号特征信息。一，因此提取该特征是判断齿轮箱出现故障状态对于任意一维时间序列ｘ（ｔ），通过ＥＭＤ可［３］的关键。另外，冲击信号也是齿轮故障时具有以分解出原信号局部特征信息的ｎ阶ＩＭＦ分的典型特征，因此时频分析在齿轮故障识别领域［１１］量，即：中得到了

3、广泛应用。ＷｉｇｎｅｒＶｉｌｌｅ分布对于识别ｎ［４］ｘ（ｔ）＝∑ｙｉ（ｔ）＋ｘｋ（ｔ）（１）齿轮裂纹和点蚀故障具有良好的效果。小波ｉ＝１［５］［６］其中，ｘ（ｔ）为原信号的中心趋势，ｙ（ｔ）为信变换和ＨｉｌｂｅｒｔＨｕａｎｇ变换对齿轮传动箱的ｋｉ故障识别与诊断做出了杰出贡献。经验模态分解号从高到低不同频率段的成分。（ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）方法在齿轮将特征频率的ＩＭＦ分量ｙｒ重构到Ｌ维相空箱出现故障时对故障模态具有很好的识别能间中，则有Ｘ＝［Ｘ１，…，ＸＫ］，其中Ｘｉ＝（ｙ珓ｉ，…，［７］ｙ珓Ｌ力。分形特征对机械设备的不均匀性反应敏）′∈Ｒ，延

4、迟时间τ＝１，Ｋ＝Ｔ－Ｌ＋１，Ｔ为ｉ＋Ｌ－１［８，９］感，可以定量地描述机械设备的动态结构。时间序列长度，Ｋ为矩阵Ｘ的列数。笔者提出将ＥＭＤ与奇异性分析（ＳｉｎｇｕｌａｒＴ对矩阵ＸＸ提取奇异值Λ＝ｄｉａｇ（λ，…，λ）１ＬＳｐｅｃｔｒｕｍＡｎａｌｙｓｉｓ，ＳＳＡ）方法相结合，根据齿轮箱和相应的特征向量Ｐ＝（Ｐ，Ｐ，…，Ｐ），向量空１２Ｌ振动信号的特征，提取出齿轮箱无故障、故障和故间Ｘ可以由Ｌ阶分量的和表示，即Ｘ＝Ｅ＋…＋１障初期时的微弱特征，最后根据特征信息通过分ＴＴＥ，其中Ｅ＝λＰＶ，Ｖ＝ＸＵ／λ。而特征信Ｌｉ槡ｉｉｉｉｉ槡ｉ形方法获得齿轮箱的动态特性。号成分就存在于Ｅ（ｉ＝１，…，

5、Ｌ）中。对所有Ｅ分ｉｉ１基于ＥＭＤ与ＳＳＡ的信号特征提取量提取频率成分，可以找到特征频率所在的分量ＥＭＤ能把复杂的信号分解为有限阶ＩＭＦ分Ｅ（１＜ｊ＜Ｌ），将ｍ阶特征频率的分量加和即可得ｊ量，每阶ＩＭＦ分量所包含的频率成分是随信号本身而变化的。ＳＳＡ方法在相空间重构的基础上，到新的矩阵Ｚ＝Ｅ槇１＋…＋Ｅ槇ｍ，通过下式可以将Ｚ作者简介：马锐（１９８２），工程师，从事化工管道及设备的设计工作，ｍａｒｕｉｄｓ＠ｃｎｐｃ．ｃｏｍ．ｃｎ。２６８化工机械２０１７年［１２］转化为一维时间序列Ｇ＝（ｇ，…，ｇ）：号转速大约控制在５００ｒ／ｍｉｎ，信号的特征频率分ｒ０Ｔ－１１ｌ＋１别为：ｆ＝４６９．

6、００Ｈｚ，ｆ＝８．５０Ｈｚ，ｆ＝６．２５Ｈｚ。∑ｂ，０≤ｌ＜Ｌ－１啮合主从ｍ，ｌ－ｍ＋２ｌ＋１ｍ＝１齿轮在３种运行状态下的波形和频谱如图２所１Ｌｇｌ＝∑ｂｍ，ｌ－ｍ＋２，Ｌ－１≤ｌ＜Ｋ（２）示，由于实验受干扰严重，因此很难判断齿轮箱的Ｌｍ＝１１Ｎ－Ｋ＋１运行状态，从图中仅能看出故障信号有较大的脉Ｎ－ｌ∑ｂｍ，ｌ－ｍ＋２，Ｋ≤ｌ＜Ｎｍ＝ｋ－Ｋ＋２冲特征，频谱图只能显示部分频率信息。其中，ｂ（１≤ｉ≤Ｌ，１≤ｊ≤Ｋ）为Ｅ槇的元素，ｉｊｊＬ＝ｍｉｎ（Ｌ，Ｋ），Ｋ＝ｍａｘ（Ｌ，Ｋ）。Ｇ为ｙ分量中的特征信息，如果多个ＩＭＦ分ｒｒ量中均含有特征信号，则需要将所有Ｉ

7、ＭＦ分量中ｑ提取到的特征成分相加，即Ｈ＝∑Ｇ，最终Ｈ中即ｒｒ＝１为所有特征信息成分。通过ＥＳ方法能够准确提取出想要的信息，无论是明显的还是微弱的。２齿轮箱信号的特征提取在齿轮箱实验台（图１）上模拟从动齿轮齿根剥落和断齿两种单齿局部故障，对故障齿轮图１齿轮箱实验台１———电机；２———一级齿轮减速箱；３———制动器垂直方向上的振动信号进行分析。实验中实测信ａ．无故障信号ｂ．齿根剥落信号ｃ．断齿信号图２齿轮在３种运行状态下的波形和频谱第４４卷第３期