基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與倒頻譜的擺線錐齒輪故障診斷方法技術(shù)

基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與倒頻譜的擺線錐齒輪故障診斷方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：1、利用加速度傳感器對擺線錐齒輪副進(jìn)行測量，采集加速度振動信號作為待分析信號；2、將采集的信號導(dǎo)入Matlab中，得到原始信號，利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法將原始信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量；3、對前幾階固有模態(tài)函數(shù)分量進(jìn)行倒頻譜分析，得到其幅值倒頻譜；4、采用Matlab軟件的繪圖工具繪制出幅值倒頻譜圖，根據(jù)倒頻譜圖中幅值的分布，提取故障特征信息。本發(fā)明專利技術(shù)方能夠運用于擺線錐齒輪的故障診斷中，并能準(zhǔn)確地提取出故障特征頻率。本發(fā)明專利技術(shù)為擺線錐齒輪的故障診斷提供了新方法，且為其他旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)提供了有效借鑒。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于齒輪故障診斷
，特別涉及一種。
技術(shù)介紹
擺線錐齒輪作為重型車銑復(fù)合數(shù)控機床重載擺角銑頭的核心傳動部件，由于重載擺角銑頭的加工對象為大型復(fù)雜曲面，因此擺線錐齒輪經(jīng)常在振動、沖擊、變載荷、頻繁換向等非穩(wěn)態(tài)工況下工作，會產(chǎn)生點蝕、磨損、崩裂甚至斷齒等故障。故障狀態(tài)又直接影響了擺角銑頭的性能，導(dǎo)致數(shù)控機床加工出的零件不合格或整臺機床停運，甚至產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，嚴(yán)重影響企業(yè)的安全生產(chǎn)和經(jīng)濟效益。因此，研究擺線錐齒輪的故障診斷技術(shù)及方法，盡早發(fā)現(xiàn)并及時消除故障對于保障機床設(shè)備安全、避免事故和巨額經(jīng)濟損失及提高設(shè)備使用性能，具有非常重要的現(xiàn)實意義。為有效提高重載擺角銑頭的加工性能及擺線錐齒輪的壽命和可靠性，有必要深入研究擺線錐齒輪的故障診斷技術(shù)及方法。本專利技術(shù)通過分析擺線錐齒輪故障振動信號的時域及頻域特征，根據(jù)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法及倒頻譜分析方法，提出了一種，該專利技術(shù)方法能夠準(zhǔn)確提取出擺線錐齒輪的故障信息，實現(xiàn)擺線錐齒輪的故障診斷。本專利技術(shù)方法不僅能達(dá)到擺線錐齒輪狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的目的，且為其他旋轉(zhuǎn)機械復(fù)合故障診斷技術(shù)提供了有效借鑒。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是提供一種，通過對擺線錐齒輪振動信號進(jìn)行分析和處理，準(zhǔn)確地提取出擺線錐齒輪故障特征。本專利技術(shù)為擺線錐齒輪的故障診斷和特征提取提供了新方法，且為其他旋轉(zhuǎn)機械復(fù)合故障診斷技術(shù)提供了有效借鑒。本專利技術(shù)是采用以下技術(shù)手段實現(xiàn)的:，其特征在于:具體步驟如下:SI利用加速度傳感器對擺線錐齒輪副進(jìn)行測量，采集該種齒輪的加速度振動信號作為待分析信號；S2將采集的待分析信號導(dǎo)入Matlab軟件中，得到原始信號x (t)，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法將原始信號進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)IMF分量；S2.1.確定原始信號x(t)的所有局部極值點，用三次樣條曲線將所有的極大值點連接起來形成X (t)的上包絡(luò)線，同樣連接所有的極小值點形成X (t)的下包絡(luò)線，上下包絡(luò)線應(yīng)該包絡(luò)所有的數(shù)據(jù)點；記上下包絡(luò)線的平均值為Hl1U),并計算X(t)和!111(0的差值Mt),得到:Ii1 (t) = X (t) -Hi1 (t)；S2.2.對于不同的原始信號x(t)，hjt)可能滿足固有模態(tài)函數(shù)MF的條件，也可能不滿足；若不滿足IMF條件，此時將Ill (t)作為原始信號，重復(fù)步驟S2.1得到Ill (t)的分解步驟，得到:hn(t) = K1 (t) -mn (t)其中，mn(t)為匕⑴的上、下包絡(luò)線均值；S2.3.如果hn (t)不滿足MF的條件，則分解繼續(xù)，重復(fù)上述步驟2.1中的分解k次’得..hlk(t) = hi Q5^1) (t)-mlk(t)S2.4.判定hlk(t)是否為一個MF分量，必須要有分解終止準(zhǔn)則，它可以定義為連續(xù)兩個分解結(jié)果之間的標(biāo)準(zhǔn)差SD值:本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與倒頻譜的擺線錐齒輪故障診斷方法，其特征在于：具體步驟如下：S1利用加速度傳感器對擺線錐齒輪副進(jìn)行測量，采集該種齒輪的加速度振動信號作為待分析信號；S2將采集的待分析信號導(dǎo)入Matlab軟件中，得到原始信號x(t)，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法將原始信號進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)IMF分量；S2.1.確定原始信號x(t)的所有局部極值點，用三次樣條曲線將所有的極大值點連接起來形成x(t)的上包絡(luò)線，同樣連接所有的極小值點形成x(t)的下包絡(luò)線，上下包絡(luò)線應(yīng)該包絡(luò)所有的數(shù)據(jù)點；記上下包絡(luò)線的平均值為m1(t)，并計算x(t)和m1(t)的差值h1(t)，得到：h1(t)＝x(t)?m1(t)；S2.2.對于不同的原始信號x(t)，h1(t)可能滿足固有模態(tài)函數(shù)IMF的條件，也可能不滿足；若不滿足IMF條件，此時將h1(t)作為原始信號，重復(fù)步驟S2.1得到h1(t)的分解步驟，得到：h11(t)＝h1(t)?m11(t)其中，m11(t)為h1(t)的上、下包絡(luò)線均值；S2.3.如果h11(t)不滿足IMF的條件，則分解繼續(xù)，重復(fù)上述步驟2.1中的分解k次，得：h1k(t)＝h1(k?1)(t)?m1k(t)S2.4.判定h1k(t)是否為一個IMF分量，必須要有分解終止準(zhǔn)則，它可以定義為連續(xù)兩個分解結(jié)果之間的標(biāo)準(zhǔn)差SD值：SD=Σt=0T|h1(k-1)(t)-h1k(t)|2Σt=0Th1(k-1)2(t)]]>S2.5.當(dāng)h1k(t)滿足IMF的條件或SD值小于某一設(shè)定值，即認(rèn)為h1k(t)是一個IMF分量，記C1(t)＝h1k(t)，得到第一個IMF分量；C1(t)表示原始信號的第1階IMF分量；S2.6.令r1(t)＝x(t)?C1(t)，將r1(t)作為新的待分析信號重復(fù)S2.1至S2.5的步驟，經(jīng)過多次分解可以得到：ri(t)＝ri?1(t)?Ci(t)??i＝2,3,...,n當(dāng)Cn(t)或rn(t)小于預(yù)定的誤差；或rn(t)成為一個單調(diào)函數(shù)且不可再從中分解出滿足IMF條件的分量時，分解結(jié)束；至此，信號x(t)被分解為：x(t)=Σi=1nCi(t)+rn(t)]]>S3、對IMF分量Ci(t)進(jìn)行倒頻譜分析，得到IMF分量的幅值倒頻譜；S3.1.對IMF分量進(jìn)行傅里葉變換得到：Ci(f)＝F[Ci(t)]式中，Ci(t)表示原始信號的第i階IMF分量；F表示傅里葉變換；記IMF分量的功率譜為Gi(f)，則：Gi(f)＝|Ci(f)|2＝|F[Ci(t)]|2S3.2.對IMF分量的功率譜作自然對數(shù)轉(zhuǎn)換后再進(jìn)行傅里葉變換后得到IMF分量的幅值倒頻譜，并記為Ci(τ)，即：Ci(τ)＝|F[lnGi(f)]|???i＝1,2,3...,n其中，τ為倒頻率；Ci(τ)表示第i階IMF分量的倒頻譜；S4、采用Matlab軟件中繪圖工具繪制出幅值倒頻譜圖，根據(jù)倒頻譜圖中明顯幅值處的倒頻率值求取相應(yīng)的頻率值，倒頻率的倒數(shù)即為頻率值，并將得到的頻率值與齒輪軸轉(zhuǎn)頻相比較，從而有效提取故障特征頻率。...

【技術(shù)特征摘要】
1.基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與倒頻譜的擺線錐齒輪故障診斷方法，其特征在于:具體步驟如下: Si利用加速度傳感器對擺線錐齒輪副進(jìn)行測量，采集該種齒輪的加速度振動信號作為待分析信號； S2將采集的待分析信號導(dǎo)入Matlab軟件中，得到原始信號x (t)，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法將原始信號進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)IMF分量； S2.1.確定原始信號x(t)的所有局部極值點，用三次樣條曲線將所有的極大值點連接起來形成x(t)的上包絡(luò)線，同樣連接所有的極小值點形成x(t)的下包絡(luò)線，上下包絡(luò)線應(yīng)該包絡(luò)所有的數(shù)據(jù)點；記上下包絡(luò)線的平均值為Hl1U),并計算X(t)和!111(0的差值Ii1 (t)，得到: h...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊文通，羅兵，劉志峰，湛承鵬，
申請(專利權(quán))人：北京工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11