：Xl(t)、X2(t)、X3(t)为行星齿轮箱处于正常一级行星轮系太阳轮 发生局部故障、分布故障时的振动信号序列;t为时间序列；φ、供为初始相位;f ml、 fm2、fm3为各级啮合频率;f、f。2为一、二级行星架的旋转频率；乂 (厂为一级太阳轮的绝对旋 转频率;fsl、fsl，为一级太阳轮发生局部故障和分布故障时的特征频率;A、B、C为无量纲常 数，行星齿轮箱各个状态时值会有所不同，这里就不再详述。各个振动信号采用频率为 8192HZ。
[0139] 步骤5,在步骤1、步骤4的基础上，以行星齿轮箱的正常、行星齿轮箱一级行星轮系 太阳轮局部故障、行星齿轮箱一级行星轮系太阳轮分布故障时的振动信号为例来进行分 析。
[0140]图2是行星齿轮箱正常振动信号经过阶比角域重采样以及EMD重构后的平稳角域 信号图，其信号长度为，进行阶比谱、阶比包络谱分析，可以看出，采用阶比重采样技术可以 有效避免振动信号非平稳特点引发的频率冗杂、难以分析的特点，通过EMD分解消噪后重构 后的阶比谱和包络谱清晰，容易找到对应的特征阶次，避免噪声对有效信号的干扰。
[0141] 图3为行星齿轮箱一级行星轮系太阳轮发生局部故障采集的振动信号经阶比重采 样和EMD分解重构后的阶比谱。可以看出，阶比谱中一级行星轮系啮合频率附近出现边频 带，与正常时对比发生很明显的变化，同时对比正常与故障的阶比包络谱，故障时的调制成 分发生很大的变化，与正常标准样本进行散度指标的计算，正常时故障特征阶比集合所对 应的故障阶比的幅值很小，甚至为〇,而发生故障时其故障特征阶比的幅值变化很大，通过 与正常样本进行散度指标的计算，可以确定，散度指标越大，发生故障的可能性越大，可以 确定故障发生的粗略位置以及故障的严重程度。
[0142] 图4为行星齿轮箱一级行星轮系太阳轮发生分布故障时所采集的振动信号，该振 动信号经阶比重采样和EMD分解重构后进行频谱分析和包络谱分析。由图可以看出，阶比谱 中一级行星轮系啮合频率附近出现边频带，与正常时对比发生很明显的变化，同时对比分 布故障与局部故障的阶比谱可以发现有很大的不同，观察阶比包络谱可以看出，故障信号 中存在复杂的调频信息，计算故障特征向量对应的幅值的散度指标，可以实现对分布故障 进行有效的诊断，同时也可以有效的识别出局部故障和分布故障。
[0143] 以风电行星齿轮箱为研究对象，对行星齿轮箱进行拆分为一级行星轮系、二级行 星轮系、平行级齿轮三部分，同时行星轮系故障分为局部故障、分布式故障，暂不考虑轴承 的影响，同时相比较基于散度指标的轴承故障诊断，其所采用的对样本之间进行散度指标 的计算，来观察之间的相似性，而行星齿轮箱结构复杂，缺少特定的故障样本数据，对故障 位置、故障模式的确定具有更大的难度，决定采用故障样本只与正常标准样进行散度指标 计算，输入散度指标的故障特征向量分别为一级行星轮系An、A 12，二级行轮系A21、A22，平行 级齿轮A3,通过计算观察某一故障特征向量较其他发生很大变化来确定故障发生的位置以 及故障模式，本发明对行星齿轮箱正常标准样本N与行星齿轮箱一级行星轮系太阳轮局部 故障、分布故障样本的故障特征向量进行计算，对比分析，找出行星齿轮箱故障发生的哪一 级以及哪一种故障模式，即此样本故障发生位置和模式，再通过对An进行进一步计算，完全 推出故障发生的位置，实现对故障的完全诊断，计算散度指标如表3样本&、S 7所示，表3是风 电机行星齿轮箱各类故障模式下的故障样本与正常状态下的标准样本之间的J-散度和KL-散度值。
[0144] 同时表3也罗列了其他位置发生故障时各个故障样本与标准样本的J-散度、KL-散 度值的变化，可以发现故障样本与正常标准样本的散度指标计算值越大，可以确定此样本 为在此故障特征向量所包含的故障模式集合，这样可以基本锁定齿轮箱发生故障的位置和 类型，通过对此故障特征集合进行细致区别计算，可完全诊断出故障位置和模式，样本Si、S 7 在上述的基础上，样本Si、S7散度指标的细化计算为表4所示。
[0145] 由表4可以看出，经过散度指标的计算可以完全的诊断出行星齿轮箱的故障模式 及其位置，这使得风电机组运维人员可以完全避免查看复杂的频谱图，通过观察一些指标 的变化可以诊断出齿轮箱的运行状态，诊断变得更加简单，同时散度指标的大小也可以衡 量故障的严重程度。具体的行星齿轮箱故障中诊断流程如图5所示。
[0146] 表1风电行星齿轮箱结构参数。
[0147]
[0148] 表2行星齿轮箱故障特征频率计算。
[0149]
[0150]表3风电机行星齿轮箱故障样本与标准样本之间的J-散度和KL-散度。
[0151]
[0152] 表4样本Si、S7散度指标的细化计算。
[0153]
【主权项】
1. 基于散度指标的变工况风电行星齿轮箱故障诊断方法，其特征是：具体操作步骤如 下： (1) 根据阶比重采样技术，将变工况风电行星齿轮箱传感器所采集的振动信号进行预 处理，将非线性、非平稳的时域信号转化为具有平稳性的角域信号;是基于线性插值方法的 非平稳振动时域信号的阶比重构技术，将等时间间隔采样的非平稳振动时域信号转化为具 有平稳特性的角域振动信号，保证行星齿轮箱振动角域信号的整周期性;EMD经验模态分解 方法根据信号的局部时变特性，自适应的将任意一个复杂信号分解为一系列分量，通过相 关系数法则对信号进行重构，剔除原始信号中的干扰成分； (2) 行星齿轮箱不同于传统定轴齿轮箱，针对其结构的特点及诊断的难度，将行星齿轮 箱的故障分级进行诊断;行星轮系的故障分为两类:分布故障和局部故障;对行星轮系的分 布故障和局部故障的特征频率的进行分析计算，形成一个频率集合，并在阶比重采样的技 术下，频率转化为阶比，相应的故障特征阶比不会随工况的变化而变化，形成固定的故障特 征集合； (3) 提取故障特征集合；W行星齿轮箱为研究对象，按齿轮级数把行星齿轮箱分为= 级:一级行星轮系、二级行星轮系和平行级;并按故障模式总体分为分布故障和局部故障两 类，最终把行星齿轮箱的故障特征集合分为5个子集合，此时把平行级齿轮故障集合归结为 一个子集合，由此实现对行星齿轮箱的分级分类诊断； (4) 故障诊断参数；由J-散度和化-散度两个散度值的计算过程可W看出，两个散度值 可W计算两个样本之间的差异程度;根据行星齿轮箱在处于正常状态和故障状态时其故障 特征阶比所对应的幅值会发生变化，计算步骤(3)中得到的5个子集合中故障特征阶比所对 应的幅值之间的散度值变化，即可实现对行星齿轮箱的故障诊断；可W说明散度值可W充 分作为行星齿轮箱故障诊断的特征参数； (5) 实验验证；W行星齿轮箱处于正常运行状态时的振动数据为正常标准样本，计算不 同级数、不同故障模式下的散度指标，通过观察各故障特征集合所对应的散度指标值的变 化情况，实现对行星齿轮箱故障模式W及严重程度的识别；即利用J-散度和化-散度，通过 对风电行星齿轮箱处于不同状态下的故障特征集合所对应的幅值进行计算，一次性实现了 风电行星齿轮箱故障模式的识别W及故障严重程度的量化，避免故障诊断分析过程中的重 复操作;通过对行星齿轮箱不同运行状态下的振动数据按步骤(1 )、（3)所述计算散度指标， 发现散度指标J-散度和化-散度可W作为复杂结构行星齿轮箱的故障诊断参数，并最终总 结出针对行星齿轮箱的故障诊断流程。2. 根据权利要求1所述的基于散度指标的变工况风电行星齿轮箱故障诊断方法，其特 征是:根据步骤(1)所述的根据阶比重采样技术，将变工况风电行星齿轮箱传感器所采集的 振动信号进行预处理;风电机组行星齿轮箱处于变转速、变工况的工作环境下，其采集的振 动信号为非平稳信号，如直接进行频谱分析，很难得到清晰的频谱图，运对齿轮箱的故障诊 断产生很大的困难，为了得到清晰正确的频谱图，采用阶比重采样技术对振动信号进行角 域重采样，得到的频谱图中的阶比固定不变，便于对振动信号的分析； 阶比重采样技术的核屯、在于获得相对参考轴的恒定角增量采样数据，因此需要能准确 获得阶次采样的时刻及相应的基准转速，即实现阶次跟踪;常见的阶次跟踪方法有硬件阶 次跟踪法、计算阶次跟踪法和基于瞬时频率估计的阶次跟踪法;本发明采用计算阶次跟踪 法，实现振动信号的重采样计算； 实际的齿轮箱振动信号一般情况下都含有多种干扰成分，运就使得其故障特征的提取 变得比较困难;经验模态分解化mpirical Mode DecompoS ition, EMD)可W根据信号的局部 时变特性，自适应的将任意一个复杂信号分解为一系列分量，通过相关系数法则对信号进 行重构，剔除原始信号中的干扰成分； 当齿轮发生故障时，其振动信号都具有调制特征，从信号中提取调制信息，并分析其强 度和频次就可W判断故障的部位和损伤程度;信号包络谱，可反映周期性的冲击及其剧烈 程度。3.根据权利要求1所述的基于散度指标的变工况风电行星齿轮箱故障诊断方法，其特 征是:根据步骤(2)所述，行星齿轮箱不同于传统定轴齿轮箱，针对其结构的特点及诊断的 难度，将行星齿轮箱的故障分级进行诊断;实现行星轮故障特征频率计算;风电机组齿轮增 速箱结构多样，传动比大，为减小齿轮箱的尺寸，一般为行星齿轮结构，本发明对某一风电 机组行星齿轮箱进行分析，其风电行星齿轮箱由两级行星轮、一级平行齿轮构成； 风电机组行星齿轮箱的两级行星轮系和平行级齿轮结构； 对于行星轮系和平行级齿轮，其故障可分为局部故障和分布式故障；在单级行星齿轮 箱中，太阳轮-行星轮和行星轮-齿圈两种晒合副的晒合频率相同；通常齿圈固定不动，太阳 轮、行星轮和行星架旋转，在运种情况下，晒合频率： fm = fcZr= (fs(r)-fc)Zs (I); 式中：Zr和Zs分别为齿圈和太阳轮的齿数;fm为晒合频率;f。为行星架的旋转频率;f S W 为太阳轮的绝对旋转频率； 太星轮局部故障特征频率为：(2)； 式中：fm为晒合频率点为太阳轮齿数;N为行星轮数量，fs为太阳轮局部故障特征频率； 行星轮局部故障特征频率为：持)； 式中：fm为晒合频率;Zp为行星轮齿数;fp为行星轮局部故障特征频率;齿圈局部故障特 征频率为：(4)； 式中:fm为晒合频率;fr为齿圈局部故障特征频率;N为行星轮数量，Zr为齿圈齿数； 行星齿轮箱中各种齿轮的分布式故障特征频率等于齿轮相对行星架(太阳轮和齿圈故 障）或齿圈（行星轮故障）的旋转频率;已知行星齿轮箱的晒合频率fm和某个齿轮的齿数Zg, 则该齿轮相对行星架(太阳轮和齿圈故障)或齿圈（行星轮故障）的旋转频率： fg = fm/Zg 巧）； fg该齿轮相对行星架(太阳轮和齿圈故障）或齿圈（行星轮故障）的旋转频率，Zg为某个 齿轮的齿数;则太阳轮、行星轮和齿圈分布式故障的特征频率分别为： fs' =fm/Zs (6); f P' 二 fm/Zp ( 7 ); fr-=fm/Zr (8); 式中：fm为晒合频率;f S '、fp'、fV太阳轮、行星轮和齿圈分布式故障的特征频率点为太 阳轮齿数;Zp为行星轮的齿数;Zr为齿圈齿数； W与主轴相连接的一级行星轮系的行星架为参考转速，对行星齿轮箱中各级的各个齿 轮的局部故障和分布故障的特征阶比进行计算。4.根据权利要求1所述的基于散度指标的变工况风电行星齿轮箱故障诊断方法，其特 征是:根据步骤(3)所述的行星齿轮箱故障特征量的提取;行星轮系局部故障，可分为太阳 轮局部故障、行星轮局部故障和内齿圈局部故障； 对于太阳轮局部故障振动信号，在包络谱中，峰值出现在太阳轮的局部故障特征频率 fs、太阳轮的绝对旋转频率fsW、W及它们的组合fs±fsW等位置处;若考虑太阳轮局部故 障特征频率的倍频和太阳轮绝对旋转频率的倍频作为调制