基于S变换谱核密度估计的齿轮故障诊断.pdf

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1、第３８卷第６期仪器仪表学报Ｖｏｌ３８Ｎｏ６２０１７年６月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＪｕｎ．２０１７基于Ｓ变换谱核密度估计的齿轮故障诊断１２３１郭远晶，魏燕定，金晓航，杨友东（１．浙江工业大学之江学院绍兴３１２０３０；２．浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室杭州３１００２７；３．浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室杭州３１００１４）摘要：针对齿轮在故障损伤状态下的振动信号，提出一种基于Ｓ变换谱二维核密度估计的冲击特征提取方法，以实现齿轮

2、的故障诊断。该方法首先对包含冲击特征的振动信号进行Ｓ变换；然后将Ｓ变换谱乘以一个系数后圆整，得到一个整数矩阵；最后以Ｓ变换谱的时间和频率构成一个二维随机变量，以整数矩阵中的元素值作为二维随机变量各个采样样本的个数，对二维随机变量进行核密度估计，并最终得到一个二维核密度函数。该核密度函数相当于由Ｓ变换谱经过一次平滑去噪的过程获得，其中的噪声得到了有效的抑制，而冲击特征则得到了加强与突显。仿真振动信号和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明，该方法能够有效地强化并提取出振动信号中周期性的冲击特征，从而实现齿轮箱相关故

3、障的诊断。关键词：齿轮；故障诊断；Ｓ变换；二维核密度估计；冲击特征＋中图分类号：ＴＨ１６５．３ＴＮ９１１．７文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４６０．４０ＧｅａｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｐｅｃｔｒｕｍ１２３１ＧｕｏＹｕａｎｊｉｎｇ，ＷｅｉＹａｎｄｉｎｇ，ＪｉｎＸｉａｏｈａｎｇ，ＹａｎｇＹｏｕｄｏｎｇ（１．ＺｈｉｊｉａｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｏｘｉｎｇ３１

4、２０３０，Ｃｈｉｎａ；２．ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ；３．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐｅｃｉａｌＰｕｒｐｏｓｅＥｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄＡｄｖａｎｃｅｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１４，Ｃ

5、ｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｉｍｐａｃｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｂａｓｅｄｏｎｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒＳｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｐｅｃｔｒｕｍ，ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｆｏｒｇｅａｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｉｎｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈ，Ｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｕｓｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ，ｆｉｒｓｔｌｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｏｂｔａｉ

6、ｎｅｄＳｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｐｅｃｔｒｕｍｉｓｍｕｌｔｉｐｌｉｅｄｂｙａｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｎｒｏｕｎｄｅｄｔｏｏｂｔａｉｎａｎｉｎｔｅｇｅｒｍａｔｒｉｘ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｔｉｍｅａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｔｈｅＳｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｐｅｃｔｒｕｍａｒｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅ，ａｎｄｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｉｎｔｅｇｅｒｍａｔｒｉｘａｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓａｍｐｌｅｎｕｍｂｅｒｏｆ

7、ｔｈｅｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅ．Ｔｈｅｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｏｆｔｈｅｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅｉｓｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙｅｓｔｉｍａｔｅｄａｎｄａｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓａｃｑｕｉｒｅｄｂｙｔｈｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇａｎｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｔｈｅＳｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｐ

8、ｅｃｔｒｕｍ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｎｏｉｓｅｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄｗｈｉｌｅｔｈｅｉｍｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｔｕｒｅｉｓｅｎｈａｎｃｅｄ．Ｂｙｍｅａｎｓｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄｔｈｅｇｅａｒｂｏｘｆａｕｌｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓ，ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｘｔｒａｃｔ