(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 1105957 A(43)申请公布日 2019.12.20
(21)申请号 201910438411.1(22)申请日 2019.05.24
(71)申请人 北京安达维尔测控技术有限公司
地址 101300 北京市顺义区仁和镇杜杨北
街19号1幢4层(72)发明人 余江 郭占强 周玮 董豪
罗安伟 (74)专利代理机构 北京市盛峰律师事务所
11337
代理人 于国栋(51)Int.Cl.
G01M 13/021(2019.01)G01M 13/028(2019.01)G01M 13/045(2019.01)
权利要求书1页 说明书4页 附图2页
CN 1105957 A(54)发明名称
一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法(57)摘要
本发明公开了一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，所述直升机传动系
S1、对齿轮统包括齿轮箱和轴承；包括如下步骤，
箱的故障进行诊断；S2、对轴承进行振动特征提取。优点是：使非专业振动分析人员、快速准确评判直升机动部件齿轮的健康状态；针对传齿轮振动信号进行时域极坐标图显示，更加明显、直观的显示并判断齿轮的健康状态。同时能够提高轴承故障弱信号信噪比；通过应用振动传感器共振频率进行轴承故障微弱信号的共振解调分析，可以有效提高振动信号的轴承故障信号信噪比，并提取轴承的故障特征指标。方便进行轴承故障的早期诊断。
CN 1105957 A
权 利 要 求 书
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1.一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，所述直升机传动系统包括齿轮箱和轴承；其特征在于：包括如下步骤，
S1、对齿轮箱的故障进行诊断；S2、对轴承进行振动特征提取。
2.根据权利要求1所述的基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1包括如下详细步骤，
S101、对齿轮箱设置第一振动采样率和第一采样时间；S102、同步采集齿轮箱振动信号和齿轮箱转速信号；S103、根据齿轮箱转速信号，对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理，从而得到时域同步平均信号；
S104、将时域同步平均信号进行极坐标转换，获取齿轮箱的极坐标图；S105、根据齿轮箱极坐标图，对齿轮箱进行故障诊断。
3.根据权利要求2所述的基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，其特征在于：步骤S103中采用时域同步平均方法对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理包括如下步骤，
根据齿轮箱转速信号建立转频时标；根据转频时标对振动信号进行分段，取16个转频时标；将每段重采样插值后信号叠加平均，得到时域同步平均信号。
4.根据权利要求1所述的基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S2包括如下详细步骤，
S201、选用固定共振频率的振动传感器；S202、对振动传感器设置第二震动采样率和第二采样时间；S203、采集轴承振动信号，并对轴承振动信号进行高通滤波处理；S204、对进行高通滤波处理后的轴承振动信号进行征兆加强；S205、对进行征兆加强后的轴承振动信号进行希尔伯特变换，并进行低通处理；S206、根据轴承振动信号与轴承尺寸参数，计算轴承故障特征频率；S207、对轴承振动信号进行振动特征提取。
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CN 1105957 A
说 明 书
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一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法
技术领域
[0001]本发明涉及航空领域直升机动部件振动健康监测领域，尤其涉及一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法。
背景技术
[0002]直升机动部件主要包括主旋翼、尾桨、减速器、发动机、传动系统等，各类动部件的结构损坏会严重直接影响直升机的飞行安全，因此监测评估直升机动部件的结构健康情况具有十分重要的意义。直升机动部件的结构损坏或异常一般会表现为直升机各个动部件的振动异常，通过振动监测可以较为准确地评估动部件的结构健康情况。[0003]直升机齿轮箱故障诊断主要采用时域图谱和频域图谱，需要专业的技术人员进行齿轮故障分析，而且齿轮的故障显示不直观。此外，对于直升机轴承的振动监测，由于传感器的安装位置(通过螺栓安装支架)及频响特性(线性频率段)容易造成直升机轴承故障(特别是内圈故障)特别微弱，很难通过信号处理技术将故障信号提取出来。发明内容
[0004]本发明的目的在于提供一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。[0005]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
[0006]一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，所述直升机传动系统包括齿轮箱和轴承；包括如下步骤，[0007]S1、对齿轮箱的故障进行诊断；[0008]S2、对轴承进行振动特征提取。[0009]优选的，所述步骤S1包括如下详细步骤，[0010]S101、对齿轮箱设置第一振动采样率和第一采样时间；[0011]S102、同步采集齿轮箱振动信号和齿轮箱转速信号；[0012]S103、根据齿轮箱转速信号，对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理，从而得到时域同步平均信号；[0013]S104、将时域同步平均信号进行极坐标转换，获取齿轮箱的极坐标图；[0014]S105、根据齿轮箱极坐标图，对齿轮箱进行故障诊断。[0015]优选的，步骤S103中采用时域同步平均方法对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理包括如下步骤，
[0016]根据齿轮箱转速信号建立转频时标；[0017]根据转频时标对振动信号进行分段，取16个转频时标；[0018]将每段重采样插值后信号叠加平均，得到时域同步平均信号。[0019]优选的，所述步骤S2包括如下详细步骤，[0020]S201、选用固定共振频率的振动传感器；
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说 明 书
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S202、对振动传感器设置第二震动采样率和第二采样时间；
[0022]S203、采集轴承振动信号，并对轴承振动信号进行高通滤波处理；[0023]S204、对进行高通滤波处理后的轴承振动信号进行征兆加强；[0024]S205、对进行征兆加强后的轴承振动信号进行希尔伯特变换，并进行低通处理；[0025]S206、根据轴承振动信号与轴承尺寸参数，计算轴承故障特征频率；[0026]S207、对轴承振动信号进行振动特征提取。[0027]本发明的有益效果是：1、非专业振动分析人员、快速准确评判直升机动部件齿轮的健康状态；针对传齿轮振动信号进行时域极坐标图显示，更加明显、直观的显示并判断齿轮的健康状态。2、提高轴承故障弱信号信噪比；通过应用振动传感器共振频率进行轴承故障微弱信号的共振解调分析，可以有效提高振动信号的轴承故障信号信噪比，并提取轴承的故障特征指标。方便进行轴承故障的早期诊断。附图说明
[0028]图1是本发明实施例中故障诊断方法的流程图；
[0029]图2是本发明实施例中齿轮箱的故障进行诊断流程图；[0030]图3是本发明实施例中轴承进行振动特征提取流程图；[0031]图4是本发明实施例中齿轮箱极坐标效果显示图。
具体实施方式
[0032]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0033]实施例一
[0034]如图1至4所示，本发明提供一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，所述直升机传动系统包括齿轮箱和轴承；包括如下步骤，如图1所示，[0035]S1、对齿轮箱的故障进行诊断；[0036]S2、对轴承进行振动特征提取。[0037]本实施例中，如图2所示，所述步骤S1包括如下详细步骤，[0038]S101、对齿轮箱设置第一振动采样率和第一采样时间；[0039]S102、同步采集齿轮箱振动信号和齿轮箱转速信号；[0040]S103、根据齿轮箱转速信号，对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理，从而得到时域同步平均信号；[0041]S104、将时域同步平均信号进行极坐标转换，获取齿轮箱的极坐标图；[0042]S105、根据齿轮箱极坐标图，对齿轮箱进行故障诊断。[0043]本实施例中，如图3所示，步骤S103中采用时域同步平均方法对齿轮箱振动信号进行时域同步平均处理包括如下步骤，
[0044]根据齿轮箱转速信号建立转频时标；[0045]根据转频时标对振动信号进行分段，取16个转频时标；[0046]将每段重采样插值后信号叠加平均，得到时域同步平均信号。
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说 明 书
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优选的，所述步骤S2包括如下详细步骤，
[0048]S201、选用固定共振频率的振动传感器；[0049]S202、对振动传感器设置第二震动采样率和第二采样时间；[0050]S203、采集轴承振动信号，并对轴承振动信号进行高通滤波处理；[0051]S204、对进行高通滤波处理后的轴承振动信号进行征兆加强；[0052]S205、对进行征兆加强后的轴承振动信号进行希尔伯特变换，并进行低通处理；[0053]S206、根据轴承振动信号与轴承尺寸参数，计算轴承故障特征频率；[0054]S207、对轴承振动信号进行振动特征提取。[0055]实施例二
[0056]本实施例中，具体说明齿轮箱的故障进行诊断过程。首先获取所测直升机齿轮箱额定转轴转速N,齿数N1。设置单次采样时间T为转轴额定转速的100倍，T＝(100×60)/N；设置采样速率大于3.25×2.56×齿轮啮合频率,齿轮啮合频率为(N/60)×N1；采样率选取8192、16384、32768这三个数中其中之一。[0057]本实施例中，根据转速信号的时标，对齿轮箱振动信号进行时域同步平均。[0058]本实施例中，将时域同步平均信号，转换为极坐标系，如图4所示。极坐标幅值为振动信号时域幅值，极坐标相位：Phase＝1/1个转速时标对应的振动信号采样点数长度×360；
[0059]本实施例中，根据极坐标图，可以直观、准确的查看齿轮箱每个齿产生的振动信号。快速判断如齿轮断齿、齿轮磨损等故障。上述提取过程应用了时域同步平均方法，可以有效消除与轴的旋转频率无关的信号分量，包括噪声和无关的周期信号，提高已知周期信号的信噪比。[0060]实施例三
[0061]本实施例中，具体说明轴承进行振动特征提取的过程，选择振动传感器的谐振频率为25kHz；并设置振动采样频率65536Hz,采样时间10s；对轴承原始振动信号带通滤波(低通截止频率为谐振频率的0.8倍，高通截止频率为谐振频率的1.2倍)，并进行希尔伯特变换，并进行低通滤波，获得消噪信号；
[0062]本实施例中按等间隔采样对振动信号进行分段，分为10段。对每段信号进行FFT变换，转换为频谱信号，对每段频谱信号叠加平均，得到平均后的频谱信号；根据机械原始振动信号与轴承尺寸参数，计算轴承故障特征频率；提取轴承的振动故障特征。[0063]本实施例中，通过振动传感器频率特性，可以很容易看到轴承谐振频率大于轴承线性频率5-7倍，从而选用固定谐振频率振动传感器，通过将谐振频率调制的微弱轴承故障信号用共振包络的方式，将轴承微弱信号解调出来。可以实现放大轴承故障信号，提高轴承故障信号信噪比，实现早期检测轴承故障。可以放大轴承弱信号(尤其是内圈故障信号)，提高轴承故障信号的信噪比。[00]本实施例中，振动信号经过希尔伯特变换对原始振动信号进行包络解调后，得到相对应的振动信号，使振动信号的有用信息不易被噪声淹没，更易从中提取出与轴承故障相关的信号特征。
[0065]本实施例中，轴承故障信号计算如下，其中包括FBPFI(内圈故障信号)、FBPFO(外圈故障信号)、FBSF(滚动体故障信号)、FFTF(保持架故障信号)。
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CN 1105957 A[0066][0067][0068][0069][0070]
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轴承外圈的特征频率：FBPFI＝nN(1+DWcosα/D)/120；轴承内圈的特征频率：FBPFO＝nN(1-DWcosα/D)/120；轴承滚动体特征频率：FBSF＝DN[1-[(DW-cosα)/D]2]/60DW；轴承保持架特征频率：FFTF＝N(1-DWcosα/D)/120；其中DW为滚动体直径，D为轴承节圆直径，α为接触角，n为滚动体个数，N为轴承转
速。
本实施例中，SYM_BPFI(轴承内圈故障指标),SYM_BPFO(外圈故障指标),SYM_BSF
(滚动体故障指标)和SYM_FTF(保持架故障指标)的计算如下:[0072]SYM_BPFI＝(1_FBPFI+2_FBPFI+3_FBPFI+4_FBPFI)/4；[0073]SYM_BPFO＝(1_FBPFO+2_FBPFO+3_FBPFO+4_FBPFO)/4；[0074]SYM_BSF＝(1_FBSF+2_FBSF+3_FBSF+4_FBSF)/4；[0075]SYM_FTF＝(1_FFTF+2_FFTF+3_FFTF+4_FFTF)/4；[0076]其中，1_为轴承频谱信号中1阶轴承故障信号；2_为轴承频谱信号中2阶轴承故障信号；3_为轴承频谱信号中3阶轴承故障信号；4_为轴承频谱信号中4阶轴承故障信号。[0077]通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
[0078]本发明通过提供一种基于振动特征提取的直升机传动系统故障诊断方法，使非专业振动分析人员、快速准确评判直升机动部件齿轮的健康状态；针对传齿轮振动信号进行时域极坐标图显示，更加明显、直观的显示并判断齿轮的健康状态。同时能够提高轴承故障弱信号信噪比；通过应用振动传感器共振频率进行轴承故障微弱信号的共振解调分析，可以有效提高振动信号的轴承故障信号信噪比，并提取轴承的故障特征指标。方便进行轴承故障的早期诊断。
[0079]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
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