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拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法

王亚萍 王艳 葛江华 许迪 孙永国

王亚萍, 王艳, 葛江华, 许迪, 孙永国. 拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(12): 1877-1884. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190074
引用本文: 王亚萍, 王艳, 葛江华, 许迪, 孙永国. 拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(12): 1877-1884. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190074
Wang Yaping, Wang Yan, Ge Jianghua, Xu Di, Sun Yongguo. SVDD Fault Diagnosis Method of Planetary Gears based on Fitting Function Coefficient[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(12): 1877-1884. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190074
Citation: Wang Yaping, Wang Yan, Ge Jianghua, Xu Di, Sun Yongguo. SVDD Fault Diagnosis Method of Planetary Gears based on Fitting Function Coefficient[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(12): 1877-1884. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190074

拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190074
基金项目: 

黑龙江省自然科学基金项目 E2018046

国家自然科学基金项目 51575143

详细信息
    作者简介:

    王亚萍(1972-), 教授, 硕士生导师, 研究方向为数字化设计与仿真分析、故障诊断与寿命预测, wypbl@163.com

  • 中图分类号: TH165+.3;TN911.7

SVDD Fault Diagnosis Method of Planetary Gears based on Fitting Function Coefficient

  • 摘要: 行星齿轮振动信号复杂多变,离散型故障信号需进行降噪、降维等复杂的处理过程,且信号处理过程中易造成信息缺失等。针对以上存在的问题,提出将函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)与改进的支持向量数据描述(Support vector domain description,SVDD)相结合的故障诊断方法。根据齿轮不同故障类型建立不同的故障拟合基函数,将训练集数据与傅里叶基函数进行拟合,根据拟合得到的函数系数特征建立SVDD模型,并以ROC(Receiver operating characteristic)的评价函数为优化目标使用模拟退火算法对SVDD模型中的核参数σ和惩罚因子c进行优化;将不同的测试样本带入SVDD模型中,通过计算测试样本到超球体球心的相对距离来识别故障种类,进而完成行星齿轮的故障诊断。实验结果对比表明,本文中提出的方法能够解决离散型故障信号处理复杂、信息丢失等问题,准确地识别行星齿轮故障种类。
  • 图  1  行星齿轮振动传递过程示意图

    图  2  行星齿轮故障识别流程图

    图  3  行星齿轮试验台

    图  4  行星齿轮断齿故

    图  5  太阳轮振动信号拟合结果

    图  6  函数型数据分析与SVDD建立的优化模型的结果识别

    图  7  时域特征与SVDD结合建立的优化模型的结果识别

    图  8  函数型数据分析与KNN结合建立的优化模型的结果识别

    图  9  时域特征与KNN结合建立的优化模型的结果识别

    表  1  行星齿轮参数

    齿轮种类 太阳轮 行星轮(个数) 齿圈
    齿数/个 27 40(3) 108
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    表  2  行星齿轮参数

    啮合频率/Hz 旋转频率/Hz 故障特征频率/Hz 齿圈
    太阳轮 行星架 太阳轮 行星轮
    864 40 8 96 21.6 24
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    表  3  不同故障诊断模型的分类结果

    状态 诊断模型 参数 正确识别样本累计总数 未正确识别的样本累计总数 测试精度
    参数优化前 FDA+SVDD σ=64, c=0.1 56 32 63.75%
    时域特征+SVDD σ=30, c=0.5 59 35 63.47%
    FDA+KNN k=11 42 18 58.57%
    时域特征+KNN k=11 23 37 48.43%
    参数优化后 FDA+SVDD σ=2.563, c=0.334 57 3 92.59%
    时域特征+SVDD σ=2.632, c=0.325 54 10 82.16%
    FDA+KNN k=23 53 7 83.02%
    时域特征+KNN k=23 51 9 78.37%
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2018-11-06
  • 刊出日期:  2019-12-05

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