李繼猛　張金鳳　張云剛　岳　寧

1.燕山大學，秦皇島，066004　　2.北京漢能華科技股份有限公司，北京，100070

?

基于自適應(yīng)隨機共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法

李繼猛1張金鳳1張云剛1岳寧2

1.燕山大學，秦皇島，0660042.北京漢能華科技股份有限公司，北京，100070

摘要：針對強背景噪聲下齒輪故障沖擊特征提取問題，提出了一種基于自適應(yīng)隨機共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法。該方法選用相關(guān)峭度作為隨機共振檢測周期性沖擊分量的測度函數(shù)，借助遺傳算法實現(xiàn)信號中周期性沖擊特征的自適應(yīng)提?。辉诖嘶A(chǔ)上，利用稀疏編碼收縮算法對隨機共振檢測結(jié)果做進一步降噪處理，從而凸顯沖擊特征，提高故障識別精度。試驗和工程實例分析結(jié)果表明，該方法可實現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的增強提取，為齒輪故障診斷提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：隨機共振；相關(guān)峭度；稀疏編碼收縮；沖擊特征提取

0引言

齒輪箱作為一種具有結(jié)構(gòu)緊湊、傳動轉(zhuǎn)矩大、傳動效率高等諸多優(yōu)點的動力傳動裝置，被廣泛應(yīng)用于交通運輸、能源化工、起重機械等領(lǐng)域。然而，由于齒輪箱結(jié)構(gòu)復雜、承受負載大、工作環(huán)境惡劣等原因，使得齒輪箱易于發(fā)生磨損、剝落、點蝕、裂紋等故障。但由于齒輪箱復雜的振動傳遞路徑、強背景噪聲以及多振動源激勵的影響，使得振動信號信噪比小，故障特征被噪聲淹沒，增加了特征提取難度。因此，實現(xiàn)強背景噪聲中齒輪振動特征的有效提取是齒輪故障檢測的關(guān)鍵。

齒輪運行過程中，當損傷輪齒與正常輪齒嚙合接觸時，會使得輪齒滑動接觸表面間的潤滑油膜破裂，從而產(chǎn)生沖擊，而在齒輪旋轉(zhuǎn)運動下，沖擊會按一定的時間間隔規(guī)律重復性出現(xiàn)，所以，振動信號中周期性或準周期性沖擊成分的出現(xiàn)是齒輪局部損傷的一個關(guān)鍵征兆[1]。因此，選取適當方法將周期性瞬態(tài)沖擊成分從被強噪聲污染的齒輪振動信號中提取出來，對實現(xiàn)齒輪故障診斷具有重要意義。文獻[2]針對齒輪局部故障產(chǎn)生的動態(tài)響應(yīng)特點，將信號共振稀疏分解和包絡(luò)解調(diào)相結(jié)合，實現(xiàn)了振動信號中瞬態(tài)沖擊分量的有效識別；文獻[3]將雙樹復小波和局部投影算法相結(jié)合，提取齒輪振動信號中的周期沖擊分量，實現(xiàn)齒輪故障診斷。此外，局部均值分解[4]、最大相關(guān)峭度解卷[5]、局部特征尺度分解[6]等多種現(xiàn)代信號處理方法也被應(yīng)用于齒輪故障診斷中，并取得了較好的效果。

隨機共振是Benzi等[7]在解釋地球古氣象“冰川期”和“暖氣候期”周期性變化規(guī)律時提出的。隨機共振作為一種利用噪聲增強微弱信號特征的處理方法，通過構(gòu)建評價隨機共振效果的測度函數(shù)，控制調(diào)整噪聲或系統(tǒng)參數(shù)實現(xiàn)信號、噪聲與系統(tǒng)三者間的最佳匹配，從而將噪聲能量轉(zhuǎn)移給目標信號，實現(xiàn)目標信號特征的增強提取，為微弱信號檢測與特征提取提供了有效的解決途徑[8-11]。雖然隨機共振可以在一定程度上實現(xiàn)信號中沖擊特征的有效提取[12-13]，但對于信號中周期性沖擊分量的檢測效果不佳，其原因主要是：缺乏有效的隨機共振測度函數(shù)對其檢測效果進行有效合理的評價；峭度指標作為一種量綱一指標，可定量表征信號中的沖擊成分，但對初期損傷敏感，對不同沖擊幅值、多沖擊分量特征的整體定量刻畫效果不理想；互相關(guān)系數(shù)可定量地表征兩個信號的相似性，但容易受到噪聲的影響；此外隨機共振系統(tǒng)參數(shù)的合理選取也缺乏有效的理論依據(jù)。因此，本文針對隨機共振在周期性沖擊分量檢測中存在的問題，提出了基于自適應(yīng)隨機共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法，利用相關(guān)峭度對信號中周期性沖擊分量的良好評價能力，將其作為隨機共振提取周期性沖擊特征的測度函數(shù)，并借助遺傳算法[14]實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化選取，同時，為使得檢測結(jié)果中的沖擊特征更加突出，借助稀疏編碼收縮算法的稀疏降噪能力，對隨機共振檢測結(jié)果作進一步消噪處理，從而提高故障識別精度。仿真和工程應(yīng)用驗證了本方法的有效性和實用性。

1理論基礎(chǔ)

1.1隨機共振

隨機共振是隨著非線性動力學和統(tǒng)計物理理論飛速發(fā)展而出現(xiàn)的一種利用噪聲來增強微弱信號特征的信號處理方法，強調(diào)的是非線性系統(tǒng)、周期信號和噪聲間的積極協(xié)同效應(yīng)，它為微弱信號檢測提供了有效的解決途徑。

過阻尼雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機共振模型用非線性朗之萬方程描述如下：

(1)

U(x)=-ax2/2+bx4/4

式中，x(t)為系統(tǒng)輸出；s(t)為輸入信號；n(t)為均值為0、方差為D的高斯白噪聲；U(x)為雙穩(wěn)態(tài)勢函數(shù)；a和b為雙穩(wěn)態(tài)勢函數(shù)的系統(tǒng)參數(shù)，均為正實數(shù)。

由式(1)可以看出，隨機共振的系統(tǒng)輸出實際上是布朗粒子在雙穩(wěn)勢函數(shù)中的運動軌跡。當布朗粒子僅在周期信號作用下時，沒有足夠的能量躍遷勢壘，只能在單勢阱內(nèi)移動；但在適量噪聲協(xié)助下，布朗粒子可以逐漸積累能量，從而按照周期信號的振蕩頻率在兩勢阱間實現(xiàn)周期躍遷，達到“共振”狀態(tài)，進而將布朗粒子在單勢阱內(nèi)的小范圍移動放大為兩勢阱間的大范圍躍遷，達到凸顯周期信號特征的效果。因此，隨機共振檢測微弱信號的過程就是調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)或噪聲強度實現(xiàn)信號、噪聲與非線性系統(tǒng)三者間最佳匹配的過程。

1.2相關(guān)峭度

相關(guān)峭度是Geoff等在峭度指標的基礎(chǔ)上，綜合考慮沖擊成分的周期性而提出的用于定量描述信號中周期沖擊成分的評價指標[15]。該指標綜合體現(xiàn)了相關(guān)系數(shù)和峭度指標的雙重思想，既考慮了各周期內(nèi)沖擊成分間的相關(guān)性，又繼承了峭度指標對沖擊成分的敏感性。在利用隨機共振提取信號中的周期性沖擊特征時，既要考慮檢測結(jié)果的整體效果，即周期沖擊特征全部有效提取，又要凸顯檢測結(jié)果的個性特征，即各周期內(nèi)沖擊特征實現(xiàn)最大化提取。而相關(guān)峭度沒有考慮各周期內(nèi)信號峭度對整體檢測結(jié)果的影響。所以，本文在相關(guān)峭度的基礎(chǔ)上，引入了各周期內(nèi)的信號峭度指標，并將完善后的相關(guān)峭度作為隨機共振檢測沖擊信號的測度函數(shù)，依據(jù)測度函數(shù)最大化選取最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，實現(xiàn)周期沖擊特征的最佳提取。

設(shè)y(n)為均值為零、含有周期沖擊成分的原始信號序列，引入各周期內(nèi)信號峭度指標影響的相關(guān)峭度計算公式為

(2)

式中，T為沖擊周期，單位為數(shù)據(jù)點數(shù)；N為原始信號長度；M為周期偏移數(shù)。

1.3稀疏編碼收縮

稀疏編碼收縮算法是Hyvarinen[16]基于稀疏編碼理論提出的一種利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性從背景噪聲中預(yù)估非高斯成分的消噪方法。該算法利用非高斯成分的稀疏概率密度函數(shù)，借助最大似然估計理論得到閾值收縮函數(shù)，從而對觀測信號進行稀疏閾值降噪處理，凸顯信號中的非高斯分量。在本文中，齒輪故障信號中的沖擊分量是典型的非高斯成分，因此，采用該算法對隨機共振檢測結(jié)果做進一步處理，使得沖擊特征更加明顯，提高故障識別精度。

Hyvarinen[16]提出的非高斯成分的稀疏概率密度函數(shù)如下：

(3)

式中，x為原始信號，其統(tǒng)計特性表現(xiàn)出非高斯性質(zhì)；d為原始信號x的標準差；α為控制概率密度函數(shù)稀疏性的參數(shù)，α取值越大，概率密度函數(shù)越稀疏，本文α取值在0.1～0.5之間[17]。

(4)

2算法流程

由隨機共振原理可知，隨機共振檢測微弱信號的過程就是通過調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，使得隨機共振測度指標實現(xiàn)最大化的過程。因此，隨機共振系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整規(guī)則和隨機共振現(xiàn)象發(fā)生與否的判斷標準是利用隨機共振實現(xiàn)微弱特征提取的兩大關(guān)鍵問題。而目前，隨機共振控制參數(shù)的合理選取缺乏有效的理論依據(jù)，經(jīng)驗法或試驗法選取具有一定的人為主觀盲目性，因此本文利用遺傳算法的多參數(shù)同步優(yōu)化能力實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)參數(shù)的自適應(yīng)選取；同時，利用相關(guān)峭度可以定量評價信號中周期沖擊成分的優(yōu)良特性，將其作為隨機共振檢測沖擊信號的測度指標，構(gòu)造遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，實現(xiàn)齒輪故障信號中沖擊特征的自適應(yīng)提取。同時，由于齒輪故障沖擊成分通常具有非高斯性質(zhì)，而噪聲成分則呈現(xiàn)出高斯分布特性，稀疏編碼收縮算法可實現(xiàn)高斯信號和非高斯信號的有效分離，因此利用該算法對隨機共振的檢測結(jié)果做進一步消噪處理，凸顯信號中的沖擊特征。綜上所述，本文提出的基于自適應(yīng)隨機共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法可以有效實現(xiàn)齒輪沖擊故障特征的增強提取，提高診斷精度。該算法的流程如圖1所示，具體實現(xiàn)如下：

圖1　算法流程

(1)相關(guān)峭度參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)預(yù)處理。根據(jù)被測對象的轉(zhuǎn)頻等信息選取相關(guān)峭度計算公式中沖擊周期T和周期偏移數(shù)M的初始值，若原始數(shù)據(jù)長度與沖擊周期T不滿足整數(shù)倍關(guān)系，則需對原始信號按照T的整數(shù)倍關(guān)系進行重采樣處理。

(2)遺傳算法參數(shù)初始化。設(shè)置初始種群數(shù)量、隨機共振系統(tǒng)參數(shù)a和b的搜索范圍、最大迭代次數(shù)、迭代精度等，并利用相關(guān)峭度構(gòu)造遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)，基于適應(yīng)度函數(shù)的最大化實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化選取。

(3)變尺度隨機共振處理。根據(jù)信號特征設(shè)置變尺度壓縮率，將原始信號輸入到變尺度隨機共振系統(tǒng)[13]，利用遺傳算法實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)選取，并利用得到的最優(yōu)參數(shù)重構(gòu)共振系統(tǒng)，從而進一步得到隨機共振的最佳檢測結(jié)果。

(4)稀疏編碼收縮處理。利用稀疏編碼收縮算法對隨機共振的檢測結(jié)果作進一步的降噪處理，凸顯信號中的沖擊特征。

(5)故障診斷。依據(jù)齒輪故障信號的最終處理結(jié)果實現(xiàn)齒輪故障的有效識別和診斷。

3應(yīng)用實例

3.1試驗臺齒輪裂紋故障檢測

齒輪箱作為旋轉(zhuǎn)機械的常用傳動裝置，長期在低速、重載等惡劣環(huán)境中運行，難以避免發(fā)生各種損傷或故障。齒輪裂紋作為齒輪箱常見的早期故障之一，具有危害大、隱蔽性強、檢測識別難等特點。而且，隨著裂紋的逐漸擴展，若未能及時發(fā)現(xiàn)，則會導致后續(xù)一系列從屬故障的發(fā)生，成為很多重大事故的潛在誘因。因此，利用齒輪裂紋故障的信號響應(yīng)特征，實現(xiàn)齒輪裂紋故障的有效檢測具有重要意義。

利用齒輪箱故障模擬試驗臺進行齒輪裂紋故障試驗，齒輪箱采用一級傳動，其中主動輪齒數(shù)為55，從動輪齒數(shù)為75。在從動輪齒輪齒根處用線切割加工裂紋，寬度為0.1 mm，深度為2 mm，如圖2所示。用安裝在齒輪箱頂蓋上的振動加速度傳感器采集振動信號，采樣頻率為12 800 Hz，輸入轉(zhuǎn)速為780 r/min，計算得到從動輪轉(zhuǎn)速為572 r/min，數(shù)據(jù)長度為6144點。

圖2　齒輪裂紋

圖3a給出了原始信號的時域波形，可以看出波形較為雜亂，沒有明顯的與齒輪故障特征相符的特征信息；而在圖3b所示的頻譜圖中，頻率成分復雜，也沒有出現(xiàn)相應(yīng)的有價值的頻率特征信息。對該信號采用本文所提方法進行處理，選取相關(guān)峭度的計算參數(shù)：周期T由從動齒輪轉(zhuǎn)頻和采樣頻率計算得到，即T=1343；原始數(shù)據(jù)長度6144與沖擊周期1343不滿足整數(shù)倍關(guān)系，重采樣處理后數(shù)據(jù)長度為5372點，采樣頻率變?yōu)?1191.67 Hz，從而周期偏移數(shù)M=3；遺傳算法初始參數(shù)中的初始種群數(shù)量為50，系統(tǒng)參數(shù)a和b的搜索范圍為[0.1, 30]，最大迭代次數(shù)為25，迭代精度為10-8等；變尺度壓縮率R=700；得到的最終處理結(jié)果如圖3c所示。從圖3c中可以清晰地看到一組以近似0.106 s為周期的沖擊序列，沖擊間隔與從動輪/故障齒輪的轉(zhuǎn)頻9.533 Hz相符。診斷結(jié)果驗證了所提方法的有效性。

(a)原始信號時域波形

(b)原始信號頻譜

(c)檢測結(jié)果圖3　試驗臺齒輪故障信號處理結(jié)果

(a)基于峭度指標的經(jīng)典隨機共振檢測結(jié)果

(b)基于加權(quán)峭度指標的經(jīng)典隨機共振檢測結(jié)果圖4　試驗臺齒輪故障信號對比處理結(jié)果

此外，還給出了兩組對比分析結(jié)果，圖4a所示為隨機共振方法以峭度指標作為評價函數(shù)得到的最優(yōu)檢測結(jié)果，圖4b所示為以加權(quán)峭度指標[12]作為評價函數(shù)得到的隨機共振處理結(jié)果，其中算法參數(shù)除隨機共振測度函數(shù)不同外，其余參數(shù)設(shè)置與前文相同。由圖4a、圖4b可以看出，二者均未能有效提取出原始信號中的周期沖擊特征?？梢姡疚乃岱椒ń柚S機共振的噪聲利用特性和稀疏編碼收縮算法可以實現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的增強提取。

3.2機車走行部齒輪箱故障診斷

鐵路運輸作為國民經(jīng)濟的大動脈，正朝著高速方向發(fā)展，從而對機車的安全性、可靠性等提出了越來越高的要求。而電力機車作為一種重要的鐵路運輸工具，其安全可靠性運行是鐵路運輸?shù)闹匾Ｕ稀｝X輪箱作為電力機車的重要動力傳遞裝置，工作環(huán)境惡劣，容易發(fā)生齒輪的膠合、磨損、裂紋甚至斷齒等損傷，嚴重影響機車的正常運行。為保證機車的行車安全，縮短故障維修時間，實現(xiàn)齒輪早期故障的識別與診斷具有重要意義和實用價值。同時，由于機車運行環(huán)境復雜，所采集到的振動信號的信噪比往往很小，大量隨機噪聲掩蓋了齒輪故障特征信息。因此，引入本文所提出的方法分析電力機車走行部齒輪箱振動信號，實現(xiàn)齒輪故障的有效診斷。

某型號機車走行部齒輪箱為一級斜齒輪減速傳動，齒輪齒數(shù)分別為20和87，機車運行速度為63 km/h，車輪直徑為1.25 m，計算得到大齒輪的轉(zhuǎn)頻為4.47 Hz，小齒輪的轉(zhuǎn)頻為19.44 Hz，齒輪嚙合頻率為388.9 Hz。采樣頻率為12 800 Hz，數(shù)據(jù)點數(shù)為13 500點。圖5a所示為齒輪箱振動信號時域波形，可以看出，原始信號中含有不太明顯的沖擊成分，但由于背景噪聲的影響，故障征兆不明顯。而在其頻譜圖(圖5b)中，頻率成分較為復雜，有用信息也被噪聲淹沒，未能發(fā)現(xiàn)與齒輪故障相關(guān)的頻率特征信息。采用本文所提方法對該信號進行處理，選取相關(guān)峭度的計算參數(shù)如下：周期T=2864，重采樣后數(shù)據(jù)長度為14 320點，采樣頻率變?yōu)?3 577 Hz，周期偏移數(shù)M=4；遺傳算法初始參數(shù)與前文相同，變尺度壓縮率R=400，處理結(jié)果如圖5c所示。從圖5c中可以發(fā)現(xiàn)，信號中出現(xiàn)了明顯的一組等間隔沖擊序列，沖擊周期近似為0.22 s，與大齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率4.47 Hz相符，說明在大齒輪的某個齒上存在局部損傷。

(a)原始信號時域波形

(b)原始信號頻譜

(c)檢測結(jié)果圖5　機車走行部齒輪箱故障信號處理結(jié)果

(a)基于峭度指標的經(jīng)典隨機共振檢測結(jié)果

(b)基于加權(quán)峭度指標的經(jīng)典隨機共振檢測結(jié)果圖6　機車走行部齒輪箱故障對比處理結(jié)果

圖6所示為隨機共振方法結(jié)合峭度指標和加權(quán)峭度指標得到的檢測結(jié)果。由圖6a和圖6b可以看出，除了較為明顯的前兩個強沖擊特征被提取出來，其余的弱沖擊特征依然被噪聲淹沒，未能有效識別。因此，依據(jù)圖6的處理結(jié)果難以給出明確的診斷結(jié)論。在之后的檢修中發(fā)現(xiàn)機車走行部齒輪箱大齒輪某一齒的齒根存在裂紋損傷，與本文所提方法分析結(jié)果相符，驗證了本文方法的有效性和優(yōu)越性。大齒輪齒根裂紋故障圖片見圖7。

圖7　大齒輪齒根裂紋

4結(jié)語

本文針對隨機共振在周期性沖擊分量檢測中存在的問題和不足，提出了基于自適應(yīng)隨機共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪箱故障診斷方法。該方法選用相關(guān)峭度作為隨機共振檢測周期性沖擊分量的測度函數(shù)，并采用遺傳算法優(yōu)選隨機共振系統(tǒng)參數(shù)，實現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的自適應(yīng)隨機共振檢測；在此基礎(chǔ)上，利用稀疏編碼收縮算法對信號中非高斯分量的稀疏降噪能力，對隨機共振檢測結(jié)果做進一步降噪處理，凸顯沖擊特征，提高齒輪故障診斷精度。試驗和工程實例結(jié)果表明，該方法對齒輪故障振動信號中的周期性沖擊成分具有良好的提取效果，從而為齒輪故障診斷提供了一種有效解決途徑。

參考文獻：

[1]褚福磊, 彭志科, 馮志鵬, 等. 機械故障診斷中的現(xiàn)代信號處理方法[M]. 北京: 科學出版社, 2009.

[2]張文義, 于德介, 陳向民. 基于信號共振稀疏分解與包絡(luò)譜的齒輪故障診斷[J]. 中國機械工程, 2013, 24(24): 3349-3354.

Zhang Wenyi, Yu Dejie, Chen Xiangmin. Fault Diagnosis of Gears Based on Resonance-based Sparse Signal Decomposition and Envelope Spectrum[J]. China Mechanical Engineering, 2013, 24(24): 3349-3354.

[3]胥永剛, 趙國亮, 馬朝永, 等. 雙樹復小波和局部投影算法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 振動工程學報, 2015, 28(4): 650-656.

Xu Yonggang, Zhao Guoliang, Ma Chaoyong, et al. Application of Gear Fault Diagnosis Method Based on Dual-tree Complex Transform and Local Projective Method[J]. Journal of Vibration Engineering, 2015, 28(4): 650-656.

[4]王洪明, 郝旺身, 韓捷, 等. 全矢LMD能量熵在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用[J]. 中國機械工程, 2015, 26(16): 2160-2641.

Wang Hongming, Hao Wangshen, Han Jie, et al. Full Vector LMD Energy Entropy in Gear Fault Feature Extraction[J]. China Mechanical Engineering, 2015, 26(16): 2160-2641.

[5]鐘先友, 趙春華, 田紅亮, 等. 基于自適應(yīng)最大相關(guān)峭度解卷積和頻率切片小波變換的齒輪故障特征提取[J]. 中國機械工程, 2014, 25(21): 2880-2885.

Zhong Xianyou, Zhao Chunhua, Tian Hongliang, et al. Gear Fault Feature Extraction Method Based On Adaptive MCKD and FSWT[J]. China Mechanical Engineering, 2014, 25(21): 2880-2885.

[6]羅頌蓉, 程軍圣. 基于LCD的自適應(yīng)小波脊線解調(diào)及齒輪故障診斷[J]. 振動、測試與診斷, 2015, 35(5): 938-944.

Luo Songrong, Cheng Junsheng. Adaptive Wavelet Ridge Demodulation Based on LCD Method and Its Application for Gear Fault Diagnosis[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2015, 35(5): 938-944.

[7]Benzi R, Sutera A, Vulpiani A. The Mechanism of Stochastic Resonance[J]. Journal of Physics A: Mathematical and General, 1981, 14(11): 453-457.

[8]Nicolis C, Nicolis G. Stochastic Aspects of Climatic Transitions-Additive Fluctuations[J]. Tellus, 1981, 33(3): 225-234.

[9]趙軍, 崔穎, 賴欣欣, 等. 隨機共振降噪下的齒輪微弱故障特征提取[J]. 中國機械工程, 2014, 25(4): 539-546.

Zhao Jun, Cui Ying, Lai Xinxin, et al. Weak Feature Extraction of Gear Faults Based on Stochastic Resonance Denoising[J]. China Mechanical Engineering, 2014, 25(4): 539-546.

[10]Shi P M, Ding X J, Han D Y. Study on Multi-frequency Weak Signal Detection Method Based on Stochastic Resonance Tuning by Multi-scale Noise[J]. Measurement, 2014, 47: 540-546.

[11]李永波, 徐敏強, 趙海洋, 等. 級聯(lián)雙穩(wěn)隨機共振和基于Hermite插值的局部均值分解方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 振動與沖擊, 2015, 34(5): 95-101.

Li Yongbo, Xu Minqiang, Zhao Haiyang, et al. Application of Cascaded Bistable Stochastic Resonance and Hermite Interpolation Local Mean Decomposition Method in Gear Fault Diagnosis[J]. Journal of Vibration and Shock, 2015, 34(5): 95-101.

[12]譚繼勇, 陳雪峰, 何正嘉. 沖擊信號的隨機共振自適應(yīng)檢測方法[J]. 機械工程學報, 2010, 46(23): 61-67.

Tan Jiyong, Chen Xuefeng, He Zhengjia. Impact Signal Detection Method with Adaptive Stochastic Resonance[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010, 46(23): 61-67.

[13]范勝波, 王太勇, 冷永剛, 等. 基于變尺度隨機共振的弱周期性沖擊信號的檢測[J]. 中國機械工程, 2006, 17(4): 386-390.

Fan Shengbo, Wang Taiyong, Leng Yonggang, et al. Detection of Weak Periodic Impact Signals Based on Scale Transformation Stochastic Resonance[J]. China Mechanical Engineering, 2006, 17(4): 386-390.

[14]劉占生, 竇唯, 王東華, 等. 基于遺傳算法的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法融合[J]. 機械工程學報, 2007, 43(10): 227-233.

LiuZhansheng,DouWei,WangDonghua,etal.RotatingMachineryFaultDiagnosisCombinationofMethodBasedonGeneticAlgorithm[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering, 2007, 43(10): 227-233.

[15]McDonaldGL,ZhaoQ,ZuoMJ.MaximumCorrelatedKurtosisDeconvolutionandApplicationonGearToothChipFaultDetection[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing, 2012, 33:237-255.

[16]HyvarinenA.SparseCodeShrinkage:DenoisingofNonGaussianDatabyMaximumLikelihoodEstimation[J].NeuralComputation, 1999, 11:1739-1768.

[17]LinJ,ZuoMJ,FyfeKR.MechanicalFaultDetectionBasedontheWaveletDe-noisingTechnique[J].JournalofVibrationandAcoustics, 2004, 126: 9-16.

[18]唐基貴, 王曉龍. 最大相關(guān)峭度解卷積結(jié)合稀疏編碼收縮的齒輪微弱故障特征提取[J]. 振動工程學報, 2015, 28(3): 478-486.

TangJigui,WangXiaolong.WeakFeatureExtractionofGearFaultBasedonMaximumCorrelationKurtosisDeconvolutionandSparseCodeShrinkage[J].JournalofVibrationEngineering, 2015, 28(3): 478-486.

(編輯蘇衛(wèi)國)

收稿日期：2015-11-19

基金項目：國家自然科學基金資助項目(51505415)；中國博士后科學基金資助項目(2015M571279)；秦皇島市科技支撐計劃資助項目(201502A008)

中圖分類號：TH113；TP206.3；TN911.23

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.13.018

作者簡介：李繼猛，男，1984年生。燕山大學電氣工程學院講師。主要研究方向為機械故障診斷、微弱信號檢測、風電裝備運行狀態(tài)監(jiān)測等。發(fā)表論文10余篇。張金鳳，女，1983年生。燕山大學里仁學院實驗師。張云剛，男，1979年生。燕山大學電氣工程學院講師。岳寧，男，1990年生。北京漢能華科技股份有限公司工程師。

Fault Diagnosis of Gears Based on Adaptive Stochastic Resonance and Sparse Code Shrinkage Algorithm

Li Jimeng1Zhang Jinfeng1Zhang Yungang1Yue Ning2

1.Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei,066004 2.Han Energy Technology Co., Ltd., Beijing, 100070

Abstract:Aiming at the impact feature extraction problem of gear faults under strong background noises, a gear fault diagnosis method was proposed based on adaptive stochastic resonance and sparse code shrinkage algorithm. In order to achieve the effective extraction of periodic impact features, correlated kurtosis was adopted as the measurement index of stochastic resonance, which was used to construct the fitness function of genetic algorithm. According to the maximum of fitness function, the optimal stochastic resonance system parameters could be selected, so as to achieve the adaptive extraction of the periodic impact features from the vibration signals submerged by strong noises. Then, sparse code shrinkage algorithm was applied to further reduce the noises from the detection results of stochastic resonance, thereby the impact features were highlighted to improve the identification accuracy of gear faults. The experimental and engineering application results indicate that the proposed method can realize the enhancement and extraction of impact features of gear faults, which will provide a basis for gear fault diagnosis.

Key words:stochastic resonance; correlated kurtosis; sparse code shrinkage; impact feature extraction