一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法
一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法
【专利摘要】本发明公开了一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，属于齿轮箱状态监测领域。包括以下步骤：在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，采集齿轮箱在各方向的振动加速度信号；以振动加速度信号在各频带的小波能量作为齿轮箱的运行状态特征参数；根据齿轮箱正常运行时的历史数据生成特征参数样本训练数据库；建立齿轮箱正常运行时在各振动方向的经典域物元模型和节域物元模型；优化确定各振动方向物元模型特征参数的经典域；建立齿轮箱当前运行状态物元模型，计算当前运行状态与正常运行状态之间的综合关联度，判断当前齿轮箱是否正常运行。本发明提供了一种定性定量判断齿轮箱当前运行状态的方法，为齿轮箱状态监测提供依据。
【专利说明】一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法。它能根据高速列车齿轮箱的 当前运行状态特征参数，定性定量地判断当前齿轮箱是否处于正常运行状态以及正常运行 或异常运行的程度。
【背景技术】
[0002] 《高速列车科技发展"十二五"专项规划》提出要继续大力推进我国高速铁路的发 展，到"十二五"末建成中国"四纵四横"高速铁路网，并确立了"十二五"期间我国高铁发展 的技术目标。由此可见，高速列车在轨道车辆系统中的位置越来越重要。安全、可靠始终是 车辆系统的第一要务，也是轨道车辆发展的根基和生命线。高速列车在高速、大负荷下的运 行条件下，必然会恶化车辆各零部件、悬挂系统、传动系统等的运行环境，对车辆的安全运 行造成巨大威胁。
[0003] 而属于传动系统的齿轮箱作为高速列车走行部的关键部件，其自身容易产生不平 稳振动并通过转向架传递振动，属故障多发系统。齿轮箱的运行状态会对整车的安全运行 产生直接影响。目前对齿轮箱的故障诊断方法主要有模式识别、神经网络、专家系统以及人 工智能等。本发明提出了一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，该方法可在列车的行进 方向、横向运动方向和垂直振动方向对齿轮箱进行状态监测，定性定量地判断当前齿轮箱 是否处于正常运行状态以及正常运行或异常运行的程度，进而在齿轮箱发生故障之前做出 正确预警，实现提高高速列车齿轮箱安全运行的目的。
【发明内容】
[0004] 本发明所述的高速列车齿轮箱运行状态监测方法，旨在提出一种定性定量判断高 速列车齿轮箱当前运行状态的方法，实现提高高速列车齿轮箱安全运行的目的。
[0005] 本发明的上述目的可通过以下技术方案实现，结合【专利附图】
【附图说明】如下：
[0006] 本发明所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，包括以下具体步骤：
[0007] 1)在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系统采集齿 轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方向、横向 运动方向和垂直运动方向；
[0008] 2)对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带小波能量 的特征参数集；
[0009] 3)根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在Χ、Υ、Ζ振动方向振动加速度 信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库；
[0010] 4)用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在Χ、Υ、Ζ振动 方向的经典域物元模型和节域物元模型；
[0011] 5)优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在Χ、Υ、Ζ振动方向的经 典域；
[0012] 6)根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱当前运行 状态物元模型；
[0013] 7)确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模型对应 小波能量参数经典域的关联度；
[0014] 8)利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿轮箱在 该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行状态。
[0015] 所述步骤3,从齿轮箱正常运行时，在X、Y、Z振动方向的历史数据中选取多组振动 加速度信号样本数据，采用db3小波对振动加速度信号进行小波分解，得到振动加速度信 号在各频带的小波能量数值，生成齿轮箱在正常运行状态下的特征参数训练样本数据库。
[0016] 本发明的技术效果：
[0017] 1、本发明建立的高速列车齿轮箱运行状态物元模型，以振动加速度信号在各频带 的小波能量为特征参数，特征参数量值易于提取，并能反映齿轮箱的运行状况。
[0018] 2、本发明采用并行粒子群方法优化确定物元模型中振动加速度信号在各频带小 波能量参数的经典域，有效提高人为经验确定物元模型特征参数范围所引起的可靠性及精 确性问题，并且物元模型特征参数的样本训练值为高速列车齿轮箱的实际运行数据，使小 波能量参数的经典域更符合高速列车齿轮箱的实际运行环境。
[0019] 3、本发明提出的高速列车齿轮箱运行状态监测方法，从列车的行进方向、横向运 动方向和垂直振动方向分别对齿轮箱进行状态监测，提高了齿轮箱状态监测的可靠性。
[0020] 4、本发明提出的高速列车齿轮箱运行状态监测方法是一种定性与定量相结合的 监测方法，不仅能定性地判别齿轮箱在某一方向的振动是否正常，还可定量地表示振动正 常或者异常的程度。
【专利附图】
【附图说明】
[0021] 图1为高速列车齿轮箱运行状态监测方法流程图
[0022] 图2为齿轮箱振动加速度信号采集流程图
[0023] 图3为小波分解结构图
[0024] 图4为种群粒子的迀移与保存图
[0025] 图5为并行粒子群算法流程图
[0026] 图6为标准粒子群算法流程图
[0027]图7为采用并行粒子群算法优化X方向特征参数经典域的最佳适应度值变化曲线
[0028] 表1为小波各频带范围定义表
[0029] 表2为物元模型特征参数的样本训练数据库
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图对本发明作进一步详细说明。本发明提出了一种高速列车齿轮箱运 行状态监测方法，具体包括以下步骤：
[0031] 1)步骤1 :在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系 统采集齿轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方 向、横向运动方向和垂直运动方向；
[0032] 2)步骤2:对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带 小波能量的特征参数集；
[0033] 3)步骤3:根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在X、Y、Z振动方向振 动加速度信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库；
[0034] 4)步骤4:用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在X、 Y、Z振动方向的经典域物元模型和节域物元模型；
[0035] 5)步骤5:优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在X、Y、Z振动 方向的经典域；
[0036] 6)步骤6:根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱 当前运行状态物元模型；
[0037] 7)步骤7:确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模 型对应小波能量参数经典域的关联度；
[0038] 8)步骤8:利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿 轮箱在该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行 状态。
[0039] 参阅图1、图2所示，取列车的行进方向为X方向，横向运动方向为Y方向，垂直振 动方向为Z方向，在齿轮箱的上述三个振动方向上布置振动加速度传感器。传感器采集到 的齿轮箱振动加速度信号经放大、滤波、整形后传送到PC机，其中数据采集模块的采样频 率为 2048Hz。
[0040] 表1-为小波各频带范围定义表
[0041]
【权利要求】
1. 一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1:在齿轮箱的x、Y、z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系统采集齿 轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方向、横向 运动方向和垂直运动方向； 步骤2 :对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带小波能 量的特征参数集； 步骤3 :根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在Χ、Υ、Ζ振动方向振动加速度 信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库； 步骤4 :用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在Χ、Υ、Ζ振动 方向的经典域物元模型和节域物元模型； 步骤5 :优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在Χ、Υ、Ζ振动方向的经 典域； 步骤6 :根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱当前运 行状态物元模型； 步骤7 :确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模型对应 小波能量参数经典域的关联度； 步骤8 :利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿轮箱在 该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行状态。
2. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，所述 步骤3,从齿轮箱正常运行时，在Χ、Υ、Ζ振动方向的历史数据中选取多组振动加速度信号样 本数据，采用db3小波对振动加速度信号进行小波分解，得到振动加速度信号在各频带的 小波能量数值，生成齿轮箱在正常运行状态下的特征参数训练样本数据库。
3. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤4 所述的齿轮箱正常运行状态下在X、Y、Z振动方向的经典域物元模型表示为：
式中，Nj表示齿轮箱在第j个振动方向处于正常运行状态，j= 1表示X方向，j= 2表 示Y方向，j= 3表示Z方向；Vji表示第j个振动方向上第i个频带小波能量的取值范围， 即小波能量参数Ci的经典域；ap分别为Vμ的下界和上界。
4. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤4 所述的齿轮箱正常运行状态下的节域物元模型RP表示为：
式中，P指齿轮箱在三个振动方向上均处于正常运行状态；Vpi为第i个频带的小波能 量在三个振动方向上取值范围的全体，即小波能量参数(^的节域；aPi、bPi分别为Vpi的下界 和上界。
5. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤 5根据步骤3建立的训练样本数据库，采用并行粒子群方法优化确定各频带小波能量参数 (^?c5经典域Vμ的下界aμ和上界bP并行粒子群方法的适应度函数F为某一振动方向 上所有组样本数据关于该振动方向的最大综合关联度，具体表示为：
式中，q为第j个振动方向上样本数据的组数；Kj (N)为齿轮箱第j个振动方向上每组 样本数据关于该振动方向的综合关联度A(Vi)为齿轮箱第j个振动方向中每组样本数据 的第i个频带的小波能量数值Vi关于该方向第i个频带的小波能量参数经典域的关联 度；ωi为第i个频带小波能量参数ci的权重系数，所述关联度K^vi)表示为：
上式中，a、b分别为区间V的下界和上界。
6. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤 8所述的综合关联度为正时，表示齿轮箱在第j个方向的振动处于正常状态，反之则处于异 常状态，且综合关联度的数值大小表示了齿轮箱在该方向振动正常或异常的程度。
【文档编号】G01M13/02GK104458252SQ201410764847
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月11日 优先权日:2014年8月30日
【发明者】刘玉梅, 赵聪聪, 熊明烨, 陈云, 张志远, 乔宁国, 苏建, 徐观, 张立斌, 徐凤, 徐文斌, 卢正旭, 杨思航, 刘祖光 申请人:吉林大学
【专利摘要】本发明公开了一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，属于齿轮箱状态监测领域。包括以下步骤：在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，采集齿轮箱在各方向的振动加速度信号；以振动加速度信号在各频带的小波能量作为齿轮箱的运行状态特征参数；根据齿轮箱正常运行时的历史数据生成特征参数样本训练数据库；建立齿轮箱正常运行时在各振动方向的经典域物元模型和节域物元模型；优化确定各振动方向物元模型特征参数的经典域；建立齿轮箱当前运行状态物元模型，计算当前运行状态与正常运行状态之间的综合关联度，判断当前齿轮箱是否正常运行。本发明提供了一种定性定量判断齿轮箱当前运行状态的方法，为齿轮箱状态监测提供依据。
【专利说明】一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法。它能根据高速列车齿轮箱的 当前运行状态特征参数，定性定量地判断当前齿轮箱是否处于正常运行状态以及正常运行 或异常运行的程度。
【背景技术】
[0002] 《高速列车科技发展"十二五"专项规划》提出要继续大力推进我国高速铁路的发 展，到"十二五"末建成中国"四纵四横"高速铁路网，并确立了"十二五"期间我国高铁发展 的技术目标。由此可见，高速列车在轨道车辆系统中的位置越来越重要。安全、可靠始终是 车辆系统的第一要务，也是轨道车辆发展的根基和生命线。高速列车在高速、大负荷下的运 行条件下，必然会恶化车辆各零部件、悬挂系统、传动系统等的运行环境，对车辆的安全运 行造成巨大威胁。
[0003] 而属于传动系统的齿轮箱作为高速列车走行部的关键部件，其自身容易产生不平 稳振动并通过转向架传递振动，属故障多发系统。齿轮箱的运行状态会对整车的安全运行 产生直接影响。目前对齿轮箱的故障诊断方法主要有模式识别、神经网络、专家系统以及人 工智能等。本发明提出了一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，该方法可在列车的行进 方向、横向运动方向和垂直振动方向对齿轮箱进行状态监测，定性定量地判断当前齿轮箱 是否处于正常运行状态以及正常运行或异常运行的程度，进而在齿轮箱发生故障之前做出 正确预警，实现提高高速列车齿轮箱安全运行的目的。
【发明内容】
[0004] 本发明所述的高速列车齿轮箱运行状态监测方法，旨在提出一种定性定量判断高 速列车齿轮箱当前运行状态的方法，实现提高高速列车齿轮箱安全运行的目的。
[0005] 本发明的上述目的可通过以下技术方案实现，结合【专利附图】
【附图说明】如下：
[0006] 本发明所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，包括以下具体步骤：
[0007] 1)在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系统采集齿 轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方向、横向 运动方向和垂直运动方向；
[0008] 2)对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带小波能量 的特征参数集；
[0009] 3)根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在Χ、Υ、Ζ振动方向振动加速度 信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库；
[0010] 4)用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在Χ、Υ、Ζ振动 方向的经典域物元模型和节域物元模型；
[0011] 5)优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在Χ、Υ、Ζ振动方向的经 典域；
[0012] 6)根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱当前运行 状态物元模型；
[0013] 7)确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模型对应 小波能量参数经典域的关联度；
[0014] 8)利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿轮箱在 该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行状态。
[0015] 所述步骤3,从齿轮箱正常运行时，在X、Y、Z振动方向的历史数据中选取多组振动 加速度信号样本数据，采用db3小波对振动加速度信号进行小波分解，得到振动加速度信 号在各频带的小波能量数值，生成齿轮箱在正常运行状态下的特征参数训练样本数据库。
[0016] 本发明的技术效果：
[0017] 1、本发明建立的高速列车齿轮箱运行状态物元模型，以振动加速度信号在各频带 的小波能量为特征参数，特征参数量值易于提取，并能反映齿轮箱的运行状况。
[0018] 2、本发明采用并行粒子群方法优化确定物元模型中振动加速度信号在各频带小 波能量参数的经典域，有效提高人为经验确定物元模型特征参数范围所引起的可靠性及精 确性问题，并且物元模型特征参数的样本训练值为高速列车齿轮箱的实际运行数据，使小 波能量参数的经典域更符合高速列车齿轮箱的实际运行环境。
[0019] 3、本发明提出的高速列车齿轮箱运行状态监测方法，从列车的行进方向、横向运 动方向和垂直振动方向分别对齿轮箱进行状态监测，提高了齿轮箱状态监测的可靠性。
[0020] 4、本发明提出的高速列车齿轮箱运行状态监测方法是一种定性与定量相结合的 监测方法，不仅能定性地判别齿轮箱在某一方向的振动是否正常，还可定量地表示振动正 常或者异常的程度。
【专利附图】
【附图说明】
[0021] 图1为高速列车齿轮箱运行状态监测方法流程图
[0022] 图2为齿轮箱振动加速度信号采集流程图
[0023] 图3为小波分解结构图
[0024] 图4为种群粒子的迀移与保存图
[0025] 图5为并行粒子群算法流程图
[0026] 图6为标准粒子群算法流程图
[0027]图7为采用并行粒子群算法优化X方向特征参数经典域的最佳适应度值变化曲线
[0028] 表1为小波各频带范围定义表
[0029] 表2为物元模型特征参数的样本训练数据库
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图对本发明作进一步详细说明。本发明提出了一种高速列车齿轮箱运 行状态监测方法，具体包括以下步骤：
[0031] 1)步骤1 :在齿轮箱的X、Y、Z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系 统采集齿轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方 向、横向运动方向和垂直运动方向；
[0032] 2)步骤2:对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带 小波能量的特征参数集；
[0033] 3)步骤3:根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在X、Y、Z振动方向振 动加速度信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库；
[0034] 4)步骤4:用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在X、 Y、Z振动方向的经典域物元模型和节域物元模型；
[0035] 5)步骤5:优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在X、Y、Z振动 方向的经典域；
[0036] 6)步骤6:根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱 当前运行状态物元模型；
[0037] 7)步骤7:确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模 型对应小波能量参数经典域的关联度；
[0038] 8)步骤8:利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿 轮箱在该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行 状态。
[0039] 参阅图1、图2所示，取列车的行进方向为X方向，横向运动方向为Y方向，垂直振 动方向为Z方向，在齿轮箱的上述三个振动方向上布置振动加速度传感器。传感器采集到 的齿轮箱振动加速度信号经放大、滤波、整形后传送到PC机，其中数据采集模块的采样频 率为 2048Hz。
[0040] 表1-为小波各频带范围定义表
[0041]
【权利要求】
1. 一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1:在齿轮箱的x、Y、z振动方向布置振动加速度传感器，通过数据采集系统采集齿 轮箱在各振动方向的振动加速度信号，所述X、Y、Z振动方向分别指列车的行进方向、横向 运动方向和垂直运动方向； 步骤2 :对振动加速度信号进行小波分解，形成关于振动加速度信号在各频带小波能 量的特征参数集； 步骤3 :根据齿轮箱正常运行时的历史数据，提取齿轮箱在Χ、Υ、Ζ振动方向振动加速度 信号在各频带的小波能量数值，形成齿轮箱正常运行状态下的样本训练数据库； 步骤4 :用物元模型表示齿轮箱的运行状态，建立齿轮箱正常运行状态下在Χ、Υ、Ζ振动 方向的经典域物元模型和节域物元模型； 步骤5 :优化确定齿轮箱正常运行状态下，各频带小波能量参数在Χ、Υ、Ζ振动方向的经 典域； 步骤6 :根据数据采集系统采集到的齿轮箱当前振动加速度信号，建立齿轮箱当前运 行状态物元模型； 步骤7 :确定齿轮箱的当前运行状态物元模型各小波能量参数与经典域物元模型对应 小波能量参数经典域的关联度； 步骤8 :利用加权求和的方法计算齿轮箱在某一振动方向的当前运行状态与齿轮箱在 该振动方向正常运行状态之间的综合关联度，判断齿轮箱在该振动方向的当前运行状态。
2. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，所述 步骤3,从齿轮箱正常运行时，在Χ、Υ、Ζ振动方向的历史数据中选取多组振动加速度信号样 本数据，采用db3小波对振动加速度信号进行小波分解，得到振动加速度信号在各频带的 小波能量数值，生成齿轮箱在正常运行状态下的特征参数训练样本数据库。
3. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤4 所述的齿轮箱正常运行状态下在X、Y、Z振动方向的经典域物元模型表示为：
式中，Nj表示齿轮箱在第j个振动方向处于正常运行状态，j= 1表示X方向，j= 2表 示Y方向，j= 3表示Z方向；Vji表示第j个振动方向上第i个频带小波能量的取值范围， 即小波能量参数Ci的经典域；ap分别为Vμ的下界和上界。
4. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤4 所述的齿轮箱正常运行状态下的节域物元模型RP表示为：
式中，P指齿轮箱在三个振动方向上均处于正常运行状态；Vpi为第i个频带的小波能 量在三个振动方向上取值范围的全体，即小波能量参数(^的节域；aPi、bPi分别为Vpi的下界 和上界。
5. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤 5根据步骤3建立的训练样本数据库，采用并行粒子群方法优化确定各频带小波能量参数 (^?c5经典域Vμ的下界aμ和上界bP并行粒子群方法的适应度函数F为某一振动方向 上所有组样本数据关于该振动方向的最大综合关联度，具体表示为：
式中，q为第j个振动方向上样本数据的组数；Kj (N)为齿轮箱第j个振动方向上每组 样本数据关于该振动方向的综合关联度A(Vi)为齿轮箱第j个振动方向中每组样本数据 的第i个频带的小波能量数值Vi关于该方向第i个频带的小波能量参数经典域的关联 度；ωi为第i个频带小波能量参数ci的权重系数，所述关联度K^vi)表示为：
上式中，a、b分别为区间V的下界和上界。
6. 根据权利要求1所述的一种高速列车齿轮箱运行状态监测方法，其特征在于，步骤 8所述的综合关联度为正时，表示齿轮箱在第j个方向的振动处于正常状态，反之则处于异 常状态，且综合关联度的数值大小表示了齿轮箱在该方向振动正常或异常的程度。
【文档编号】G01M13/02GK104458252SQ201410764847
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月11日 优先权日:2014年8月30日
【发明者】刘玉梅, 赵聪聪, 熊明烨, 陈云, 张志远, 乔宁国, 苏建, 徐观, 张立斌, 徐凤, 徐文斌, 卢正旭, 杨思航, 刘祖光 申请人:吉林大学
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