基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法

本发明属于轮齿故障振动识别诊断领域，涉及基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法。

背景技术：

1、齿轮传动是机械系统传动的主要形式，它利用两个齿轮的轮齿相互啮合来传递空间任意两轴之间运动与载荷，具有结构紧凑、效率高、传动比范围大等优点。然而，由于制造误差、运行环境恶劣等因素的影响，齿轮系统在工作中极易出现磨损、腐蚀、短齿等各类故障。振动信号分析是齿轮故障诊断的主要手段之一，齿轮故障振动信号中包含丰富的故障冲击成分，如何在强背景噪声环境下有效提取齿轮故障信号中故障周期性成分是实现齿轮系统故障诊断的关键。

2、齿轮的各类故障会导致齿轮齿侧间隙发生明显变化，从而使齿轮正常振动时产生的正弦波形式的啮合波形遭到破坏，从而引起齿轮振动信号在高频和低频处出现明显的故障频率成分。以齿轮常见故障，如：齿面磨损、断齿等齿轮局部异常故障为例，齿轮出现故障时，振动信号会具有明显的调幅现象，反映在信号频域当中，主要是在信号频谱中产生以各阶啮合频率为中心，以故障齿轮的旋转频率为间隔的边频带族，这时的齿轮故障振动特征主要体现是典型的以齿轮旋转频率为周期的冲击脉冲成分。因此，要准确诊断齿轮出现的各类故障，就需要能够准确提取齿轮故障振动信号中的周期性故障冲击脉冲成分。现有的齿轮故障诊断方法，例如经验小波变换(emd)、谱峭度等，在提取周期性故障冲击脉冲成分时往往需要较为复杂的运算处理，而传统的fourier频谱分析方法，由于信号中噪声成分的干扰，导致无法准确识别齿轮故障信号频谱中由于周期性故障冲击脉冲成分导致的频谱峰值。鉴于此，本发明设计了一种齿轮故障信号中周期性故障冲击成分提取方法，不需要经过复杂的信号处理算法，从而为齿轮周期性故障的诊断，拓展了一条新的途径，具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明提供基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，旨在解决无法准确识别齿轮故障信号频谱中由于周期性故障冲击脉冲成分导致的频谱峰值的问题。

2、为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

3、基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其关键技术在于：包括步骤1、计算齿轮故障振动信号的自相关函数；步骤2、计算齿轮故障信号的自功率谱；步骤3、设置初始内、外滤波窗；步骤4、确定峰值滤波窗；步骤5、峰值滤波窗的扩展；步骤6、峰值滤波窗的移动；步骤7、确定信号频谱中频谱峰值数据点集合；步骤8、周期性成分的故障信号恢复。

4、优选地，所述确定峰值滤波窗包括计算外滤波窗中所有数据点幅值的平均值和内滤波窗中所有数据点幅值的平均值；设定阈值，如果外滤波窗中所有数据点幅值的平均值与内滤波窗中所有数据点幅值的平均值的比值小于设定阈值，即确定内滤波窗为峰值滤波窗。

5、优选地，所述峰值滤波窗的扩展包括判断内滤波窗是否满足峰值滤波窗，若果满足则记录下峰值滤波窗中所有数据点/功率谱峰值点的位置，如果不满足则扩展内滤波窗宽，外滤波窗位置随之移动，满足要求时记录下所有功率谱峰值点的位置，直至扩展到内滤波窗窗口最大。如果没有内滤波窗满足峰值滤波窗的要求，则没有找到功率谱峰值点，不做记录。

6、优选地，所述峰值滤波窗的移动，包括以峰值滤波窗的中心点为基准，在功率谱序列上进行移动，每移动到一个新的中心点位置，分别进行步骤1-6的计算，找出所有满足峰值滤波窗要求的全部内滤波窗，并且记录下所有内滤波窗中包含的功率谱峰值点位置的集合。

7、优选地，所述周期性成分的故障信号恢复，包括将齿轮故障信号频谱中频谱峰值数据点的频谱幅值保留，而所有其他点的频谱幅值设置为0，进而得到一个仅包含频谱峰值的新周期性频谱序列，对其进行fourier逆变换。

8、本发明与现有技术相比，所取得的技术进步在于：

9、(1)本发明通过计算自相关函数，采用自相关分析更易于突出信号中的周期性成分，相比原始信号波形呈现出更为明显的周期性特征；自功率谱序列不仅包含了自相关函数的全部信息，而且反映了信号的频域结构，其频域结构更为明显，频谱峰值更为突出；通过峰值滤波窗的扩展和移动确定功率谱峰值点进而确定信号频谱中频谱峰值数据点位置，本发明信号处理算法简单，能够准确识别齿轮故障信号频谱中由于周期性故障冲击脉冲成分导致的频谱峰值，频谱峰值数据点的集合通过运算即可得到包含故障周期性成分的齿轮故障信号。

技术特征：

1.基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其特征在于：包括步骤1、计算齿轮故障振动信号的自相关函数；步骤2、计算齿轮故障信号的自功率谱；步骤3、设置初始内、外滤波窗；步骤4、确定峰值滤波窗；步骤5、峰值滤波窗的扩展；步骤6、峰值滤波窗的移动；步骤7、确定信号频谱中频谱峰值数据点集合；步骤8、周期性成分的故障信号恢复。

2.根据权利要求1所述的基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其特征在于：所述确定峰值滤波窗包括计算外滤波窗中所有数据点幅值的平均值和内滤波窗中所有数据点幅值的平均值；设定阈值，如果外滤波窗中所有数据点幅值的平均值与内滤波窗中所有数据点幅值的平均值的比值小于设定阈值，即确定内滤波窗为峰值滤波窗。

3.根据权利要求1所述的基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其特征在于：所述峰值滤波窗的扩展包括判断内滤波窗是否满足峰值滤波窗，若果满足则记录下峰值滤波窗中所有数据点/功率谱峰值点的位置，如果不满足则扩展内滤波窗宽，外滤波窗位置随之移动，满足要求时记录下所有功率谱峰值点的位置，直至扩展到内滤波窗窗口最大。如果没有内滤波窗满足峰值滤波窗的要求，则没有找到功率谱峰值点，不做记录。

4.根据权利要求1所述的基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其特征在于：所述峰值滤波窗的移动，包括以峰值滤波窗的中心点为基准，在功率谱序列上进行移动，每移动到一个新的中心点位置，分别进行步骤1-6的计算，找出所有满足峰值滤波窗要求的全部内滤波窗，并且记录下所有内滤波窗中包含的功率谱峰值点位置的集合。

5.根据权利要求1所述的基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，其特征在于：所述周期性成分的故障信号恢复，包括将齿轮故障信号频谱中频谱峰值数据点的频谱幅值保留，而所有其他点的频谱幅值设置为0，进而得到一个仅包含频谱峰值的新周期性频谱序列，对其进行fourier逆变换。

技术总结
本发明公开了基于频率峰值滤波的齿轮周期性故障冲击特征提取方法，包括步骤1、计算齿轮故障振动信号的自相关函数；步骤2、计算齿轮故障信号的自功率谱；步骤3、设置初始内、外滤波窗；步骤4、确定峰值滤波窗；步骤5、峰值滤波窗的扩展；步骤6、峰值滤波窗的移动；步骤7、确定信号频谱中频谱峰值数据点集合；步骤8、周期性成分的故障信号恢复，本发明不需要经过复杂的信号处理算法，准确识别齿轮故障信号频谱中由于周期性故障冲击脉冲成分导致的频谱峰值。

技术研发人员：邓飞跃,郝如江,刘永强,李杰,吕栋
受保护的技术使用者：石家庄铁道大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22