变负载下的特征提取与基于CHMM算法的齿轮故障诊断-论文.pdf

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1、2014年4月第9卷第2期失效分析与预防变负载下的特征提取与基于CHMM算法的齿轮故障诊断徐振黔(中国直升机设计研究所，江西景德镇333000)[摘要]为了对变负载工况下齿轮故障特征进行有效的提取，提出了基于ARX模型的特征提取方法，并用利用连续隐Markov模型(CHMM)对齿轮的故障进行了识别。实例分析中，对正弦性变化负载的齿轮箱进行了全寿命实验，采用基于ARX模型的方法提取特征，输入到CHMM对故障进行了准确的识别，验证了该方法的有效性。[关键词]ARX模型；连续隐马尔科夫模型(CHMM)；变负载[中图分类号]TH165．3[文献标志码]Adoi：10．3969／j．is

2、sn．1673-6214．2014．02．001[文章编号]1673-6214(2014)02-0061-06FeatureExtractionunderVaryingLoadandFaultDiagnosisBasedonCHMMXUZhen—qian(ChinaHelicopterResearchandDevelopmentInstitute，JiangxiJingdezhen333000，China)Abstract：Inordertoextractgearfaultfeatureundertheconditionofvariousloadeffectively．anov

3、elfeatureextractionmethodbasedonARXmodelwasproposedandwasidentifiedsuccessfullybyusingcontinuoushiddenMarkovmodel(CHMM)．Theperformanceofthefeatureextractionmethodisvalidatedbyusingfulllifetimedataobtainedfromthegearboxoperatingfromanewconditiontoabreakdownundervaryingload．Keywords：ARXmodel；c

4、ontinuoushiddenMarkovmodel(CHMM)；vailableload载，没有从整体上考虑负载的影响。0引言本研究中提出了将连续变化的载荷信号作为ARX模型的输入，以齿轮副为研究对象，对正弦传统的齿轮故障诊断研究都是针对负载不变性变载荷工况的振动信号进行处理，用ARX和一的情况，利用齿轮振动信号的异常来单一映射齿阶多项式模型拟合信号，以CHMM为分类器，对轮不同的状态和故障，文献[1—3]就把不同的非参齿轮全生命周期进行故障诊断。数方法用在恒定载荷的故障诊断上。在齿轮振动信号参数化建模应用中，Wang等通过对健康1实验设计状态时采用域同步平均处理后信号用AR

5、模型建模，用线性预测误差过滤器来完成故障的诊断。试验在单级齿轮变速箱试验台上进行。动力Zhan等引入了自适应Kalman滤波器的AR模源是一台同步转速为1750r／min、额定动率为4．5型，来拟合振动残余信号，对不同负载下的信号采kW的电动机。负载由规格相同的电机改装而用不同阶数，通过统计学方法对AR余量信号估成，并通过控制其电流来采集不同工况下的实验计来诊断。上述文献是在恒定载荷下，或是在变数据。同时，为了对齿轮作全生命周期分析，实验负载下的某个负载上单独建模，也相当于恒定负过程将使齿轮超负荷运行，从而加速齿轮失效，缩[收稿日期]2014年1月l2日[修订日期]2014年3

6、月12日[基金项目]航空基金(BA201103159)[作者简介]徐振黔(1976年一)，男，高级工程师，主要从事旋转机械故障诊断等方面的研究。失效分析与预防第9卷[4]WangWY，WongAK．Autoregressivemodel—basedgearfaultdiagnosis[J]．JournalofVibrationandAcoustics，2002，1246结论(2)：172—179．[5]ZhanY，MakisV．Arobustdiagnosticmodelforgearboxes1)将ARX模型的特征提取方法与CHMMsubjecttovibrationmoni

7、toring[J]．JournalofSoundand相结合，建立连续负载下的ARX模型应用在齿轮Vibration，2006，290(3—5)：928—955．箱故障诊断中；[6]葛哲学，沙威．小波分析理论与MATLABR2007实现[M]．2)实例分析表明，应用CHMM分类器作用有北京：电子工业出版社，2007：128—140．[7]王细洋，孔志高，董海，等．基于自回归模型的齿轮轴破损诊效地诊断出齿轮故障。断[J]．机械工程学报，2009，45(4)：265—272．[8]LjungL．