综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法与流程

本发明属于履带车辆传动装置的振动信号处理，具体涉及一种综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法。

背景技术：

1、履带车辆综合传动装置是连接发动机和主动轮，将发动机特性转变为满足车辆机动性要求的动力特性，实现车辆转向、直驶、制动、驾驶操控等功能的核心产品。履带车辆综合装置由变速系统、转向系统、制动系统、操纵系统和传动辅助系统组成，是集机、电、液、控多学科于一体的复杂系统。综合传动装置结构高度集成复杂，内部包含复杂的定轴及多级多档行星变速系统，通过齿轮、轴承、传动轴、摩擦片等传动元件实现其传递动力的功能。综合传动装置服役工况恶劣多变，负载范围宽、工况转换频繁、冲击载荷大、工作环境恶劣，齿轮、轴承等机械零部件极易发生性能退化进而演变为严重故障，导致装备功能丧失。因此，对综合传动装置核心传动元件进行状态监测具有重要的意义和价值。

2、振动信号耦合了反映旋转机械设备运转状态的丰富信息，因此，基于振动信号的旋转机械状态特征指标提炼具有重要意义。中国专利文献号cn112161807a公开日20210101，公开了一种变速齿轮箱的故障诊断方法、装置及存储介质，该方法通过自适应滤波器提取出振动信号中的某个特征频带，提取包括均方根、峰度在内的18个时域指标和包括频率中心在内的3个频域指标作为检测特征。类似的方法主要应用于结构简单的定轴齿轮箱，而综合传动系统结构高度集成复杂，涉及的机械部件众多，并且高度耦合，特征频率紧邻密集，上述研究固定特征频段的方法无法提取到与众多部件紧密相关的精确、针对性的时域特征指标。

3、大量研究表明，旋转机械部件发生故障时，其周期性运动所激发的振动信号能够传递与故障相关的丰富信息，时域指标信息可以呈现部件的故障特征。如均方根值可以反映传动装置整体的能量，裕度因子可以检测传动装置的磨损程度，峭度因子可以反映传动装置所受到的冲击程度等。对时域指标进行分时分段采集，可以用来长期、快速监测传动装置工作状态。在采样时长足够的情况下，信号具有较好的分辨率，各零部件的特征能够良好地区分，但是目前缺乏能够精确提取各旋转零部件相关时域特征的信号提取方法。

技术实现思路

1、(一)要解决的技术问题

2、本发明要解决的技术问题是：如何提供一种综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法。

3、(二)技术方案

4、为解决上述技术问题，本发明提供一种综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法，所述方法包括以下步骤：

5、步骤1：计算综合传动装置内部各旋转元件的特征频率；

6、步骤2：通过加速度传感器采集综合传动装置振动信号，得到离散信号序列s＝[s1,s2,...,sn]，n为采样点数，sk为第k个数据；

7、步骤3：利用非线性调频分量分解方法对原始信号进行分量分解，提取各个元件对应的信号分量；

8、步骤4：计算各指定元件对应的信号分量时域特征指标，将各个分量的时域特征指标组合为综合传动装置指标特征库。

9、其中，所述步骤1中，对综合传动装置旋转部件进行编号，各个轴编号为各个齿轮编号为在给定发动机转频为fs的情况下，计算各个旋转部件的特征频率，其中轴的特征频率为轴转频及其倍频组成的频率集合f(si)，齿轮的特征频率为啮合频率及其倍频，以及这些频率被齿轮所在轴频的调制频率f(gj)；得到整体频率集合设ff中相距最近的成分间隔为δf，则采样时长应大于1/δf；

10、其中，下标ns表示轴编号的总数；下标ng表示齿轮编号的总数；i、j分别表示轴的下标和齿轮的下标。

11、其中，所述步骤2中，在特定档位和加载工况下运行综合传动装置，设定发动机转频为fs，利用振动传感器采集信号，通过多通道数据采集装置得到振动信号的离散信号序列s＝[s1,s2,...,sn]，n为采样点数，sk为第k个数据。

12、其中，所述步骤3中，利用分量分解算法从复杂耦合信号中提取各个轴和齿轮对应的信号分量，即针对tt中的每个元素fi，分别从振动信号中提取对应信号分量。

13、其中，所述步骤3中，对应信号分量可表示为si(t)＝u(i)(t)cos[2πfi(t)]+v(i)(t)sin[2πfi(t)]，只需求解u(i)和v(i)即可。

14、其中，信号分量的离散形式为：si＝hiyi，其中

15、

16、

17、f0为采样频率的两倍，l为给定的傅里叶级数的阶数。

18、其中，l的选择对应着分解出信号的带宽，为bw＝2lf0，其中bw表示分解后信号的带宽，考虑到信号可能存在一定的转速波动，选择所在频率的一个百分比作为带宽，通常为所在频率的0.5％。

19、为幅值向量矩阵，其中

20、可以利用吉洪诺夫正则化求解幅值矩阵为其中λ为正则化系数，选为0.05；由此可以重构每一个目标信号分量表示为进而可以将ff中所有频率对应的信号分量分解出来；

21、其中，hi表示给定频率和傅里叶模型的定义的线性系统矩阵；表示线性系统矩阵中的cos函数对应部分；表示线性系统矩阵中的sin函数对应部分。

22、其中，所述步骤4对于指定的轴和齿轮，计算通过步骤3分解获得的相应信号分量的时域特征指标，包括：均方根值zrms、峰-峰值zpp、偏度zskew、峭度zkurt和裕度因子ze。

23、其中，所述步骤4中，是轴si通过分量分解之后得到的重构信号和是齿轮gj通过分量分解之后得到的重构信号；

24、对计算时域特征指标；

25、计算轴(si)的时域特征，(1)均方根值(2)偏度(3)峭度(4)裕度因子

26、计算齿轮(gj)的时域特征，(1)均方根值偏度峭度(4)裕度因子

27、所述步骤4中，针对综合传动系统的传动元件计算频域指标。对于轴si，t(si)是通过非线性调频分量分解调整后的全部轴的时域特征指标，对于齿轮gj，t(gj)是通过非线性调频分量分解调整后的全部齿轮的时域特征指标；最后将各个时域指标组合为综合传动装置指标特征库。

28、其中，所述方法的实施涉及搭建履带车辆综合传动装置振动信号时域特征指标提取系统，所述系统包括：振动传感器、多通道数据采集装置、计算机及信号处理模块；

29、其中，所述振动传感器安装布置于传动装置壳体外部用于测量振动信号并转化为电信号输入；

30、所述多通道数据采集装置用于将振动电信号进行抗混滤波并转化为数字信号传输给计算机；

31、所述计算机上的信号处理模块用于实施所述综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法对信号进行时域特征指标提取。

32、(三)有益效果

33、与现有技术相比较，本发明提供的基于综合传动装置结构参数先验知识的、综合传动复杂耦合振动分量的时域特征精确提取方法,能够针对结构复杂的传动系统精确提取各个机械零部件对应的信号分量及时域特征指标信息，可实现对复杂传动系统早期微弱故障或因传递路径衰减能量微弱的故障辨识，为复杂传动系统状态监测奠定了重要技术基础。