一种用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种应用于齿轮箱故障特征参数优选的方 法。
【背景技术】
[0002] 齿轮箱是飞机、车等关键传动部件，结构复杂，长期处于高速、交变重载的恶劣环 境下，又由于其无冗余设计，容易产生故障和损坏，其健康状况直接关系到飞机、车的安全 运行和驾驶人员的生命安全。因此，为了提高飞机、车运行安全性以及防止事故发生就必须 对齿轮箱进行状态监测和故障诊断。
[0003] 提取敏感、有效的故障特征参数是齿轮箱故障诊断的前提，它直接制约了齿轮箱 故障诊断的效率和准确性。而现有技术缺乏一种有效的方法来提取合适的故障特征参数。
【发明内容】
[0004] 为了对各故障特征参数的优劣有一个定量的评价，从而选择对各故障模式敏感的 特征，本发明的发明目的在于提供一种用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，通过采 用正态分布拟合分别计算特征参数在正常状态和目标故障模式下的概率密度函数，再利用 不同程度下的故障阈值计算相应的虚警率和故障检测率，并拟合成R0C曲线，最后对R0C曲 线在（〇，1)区间内积分，计算曲线下方面积作为评价指标，指标越大该特征参数越优。
[0005] 本发明的发明目的通过以下技术方案实现：
[0006] -种用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，包括如下步骤：
[0007] 1)提取在正常状态下的特征参数样本，并计算正常状态下的特征参数的概率密度 函数；
[0008] 2)提取与步骤1)相同的特征参数在目标故障模式下的样本，并计算故障模式下 特征参数的概率密度函数；
[0009] 3)设置故障阈值的上限和下限，并在故障阈值的上限和下限所形成的区间内等间 隔提取101个值作为故障阈值；
[0010] 4)根据特征参数在正常状态下的概率密度函数和在故障模式下的概率密度函数， 分别计算每个故障阈值的虚警率和故障检测率；
[0011] 5)以虚警率为自变量，故障检测率为因变量，根据每个故障阈值得到的虚警率和 故障检测率，拟合得到特征参数样本的R0C曲线；
[0012] 6)对R0C曲线在（0,1)区间内积分，计算曲线下方面积作为评价指标。
[0013] 依据上述特征，所述特征参数样本服从正态分布，并采用点参数估计的方法对特 征参数样本进行计算，获得均值和方差，从而获得计算概率密度函数。
[0014] 依据上述特征，所述R0C曲线通过采用最小二乘二次多项式对各个故障阈值得到 的虚警率和故障检测率进行拟合后获得。
【附图说明】
[0015] 图1为实施例中正常状态下特征参数概率分布图；
[0016]图2为实施例中目标故障模式下特征参数概率分布图；
[0017] 图3为实施例中虚警率及故障检测率计算结果；
[0018] 图4为R0C曲线拟合及Index计算结果；
[0019] 图5为本发明的流程示意图。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明做进一步说明。
[0021] 如图5所示，本发明提供了一种可定量评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，采 用了基于R0C曲线的方法，可定量描述不同特征参数对各种故障模式的敏感程度，包含以 下步骤：
[0022] 步骤一：提取特征参数在正常状态下的样本Xp x2, L, xn，示某一时刻的特征参 数值。假设正常状态下的特征参数样本服从正态分布N(yi， 〇12)，采用点参数估计的方法 计算均值U i和方差〇 /，计算公式为：
> 从而得到正常状 态下特征参数概率密度函数
，参见图1。
[0023] 步骤二：提取与步骤一相同的特征参数在目标故障模式下的样本yi，y2, L，ym，y^ 示某一时刻的特征参数值。假设特征参数样本服从正态分布N(y2, 〇22)，采用点参数估计 的方法计算均值y2和方差〇 22,计算公式为
。从而得 到目标故障模式下特征参数概率密度函数
，参见图 2〇
[0024]步骤三：计算故障阈值上限Tmax= max(( y A3X 〇 〇,（ y2+3X 〇 2))，故障阈值 下限 Tmin= min (( y i-3 X o J，（ y 2-3 X o 2))，在区间[Tmin，Tmax]内等间隔提取 101 个点
[0025] 步骤四：针对每一个故障阀值I；，i = 0,1，U〇〇,计算虚警率
，故 障检测率
，参见图3。
[0026] 步骤五：以虚警率为自变量，故障检测率为因变量，{(FApHITlL，（FA 1Q1，HIT1Q1)} 为样本，对以下方程组求解：
[0028] 得到ROC曲线函数参数值aQ，&1，a2,则ROC曲线函数为HIT = h(FA)= ao+aiFA+afA2,参见图 4。
[0029] 步骤六：计算特征参数评价指标
，Index值越大，说明该特征 参数对该故障模式敏感度越高，Index值最大的特征参数即该故障模式的最优特征参数，参 见图4。
[0030] 可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发 明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保 护范围。
【主权项】
1. 一种用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，其特征在于包括如下步骤： 1) 提取特征参数在正常状态下的样本，并计算正常状态下的特征参数的概率密度函 数； 2) 提取与步骤1)相同的特征参数在目标故障模式下的样本，并计算该目标故障模式 下特征参数的概率密度函数； 3) 设置故障阈值的上限和下限，并在故障阈值的上限和下限所形成的区间内等间隔提 取101个值作为故障阈值； 4) 根据特征参数在正常状态下的概率密度函数和在故障模式下的概率密度函数，分别 计算每个故障阈值的虚警率和故障检测率； 5) 以虚警率为自变量，故障检测率为因变量，根据每个故障阈值得到的虚警率和故障 检测率，拟合得到特征参数的ROC曲线； 6) 对ROC曲线在（0，1)区间内积分，计算曲线下方面积作为评价指标。2. 根据权利要求1所述的用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，其特征在于所述 特征参数服从正态分布，并采用点参数估计的方法对特征参数进行计算，获得均值和方差， 从而获得计算概率密度函数。3. 根据权利要求1所述的用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，其特征在于所述 ROC曲线通过采用最小二乘二次多项式对各个故障阈值得到的虚警率和故障检测率进行拟 合后获得。
【专利摘要】本发明一种用于评价齿轮箱故障特征参数优劣的方法，包括如下步骤：分别计算特征参数在正常状态和目标故障模式下的概率密度函数；设置故障阈值的上限和下限，并在故障阈值的上限和下限所形成的区间内等间隔提取101个值作为故障阈值；根据特征参数在正常状态下的概率密度函数和在故障模式下的概率密度函数，分别计算每个故障阈值的虚警率和故障检测率；以虚警率为自变量，故障检测率为因变量，根据每个故障阈值得到的虚警率和故障检测率，拟合得到特征参数的ROC曲线；对ROC曲线在(0，1)区间内积分，计算曲线下方面积作为评价指标。本发明为提取敏感、有效的故障特征参数提供了依据，从而提高了齿轮箱故障诊断的效率和准确性。
【IPC分类】G01M13/02, G06F19/00
【公开号】CN104931255
【申请号】CN201510300723
【发明人】单添敏, 郑国 , 王景霖, 何召华, 唐林牧, 林泽力
【申请人】中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所
【公开日】2015年9月23日
【申请日】2015年6月4日