基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法

本发明涉及一种结合齿轮刚柔耦合模型与双重灰度关联的风力机齿轮裂纹深度的诊断方法，涉及齿轮裂纹故障诊断领域。

背景技术：

1、齿轮的裂纹故障研究一直是很多学者所关注的重要研究方向，对裂纹的有效诊断能够避免许多机械故障发生。文献[孙灿飞,王友仁,夏裕彬.基于scae-acgan的直升机行星齿轮裂纹故障诊断[j].振动.测试与诊断,2021,41(03):495-502+620-621.]对直升机行星轮裂纹故障诊断进行了研究。文献[宁少慧,韩振南,武学峰,王志坚.嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断[j].振动与冲击,2018,37(11):42-47.]针对齿轮振动信号检测提出了一种新的方法，缩减了振动信号在传递过程中的路径长度,同时使得振动信号在传递过程中幅值衰减得到了有效降低。文献[桂勇,韩勤锴,李峥,褚福磊.风机行星齿轮系统齿轮裂纹故障诊断[j].振动.测试与诊断,2016,36(01):169-175+205.]公开了基于各种情况生产加工时出现的误差搭建了风力机行星轮模型。文献[龙海洋,刘畅,李耀刚,杨珏,张硕,回学文.变速箱行星轮系的动力学仿真[j].科学技术与工程,2020,20(26):10934-10941.]和[向玲,陈涛.故障行星轮系接触力仿真研究[j].组合机床与自动化加工技术,2015(02):97-99+103.]公开了基于adams对行星轮接触力进行了研究。文献[陈向民,段萌,黎琦,等.基于atf与asad的变转速齿轮故障诊断[j].机械传动,2021,45(10):144-150.]提出了一种基于自适应时变滤波与角域同步平均降噪的齿轮故障诊断方法。文献[wang l,shao y,caoz.optimal demodulation sub band selection for sun gear crack fault diagnosisin planetary gearbox[j].measurement,2018:554-563.]提出了一种新的行星齿轮箱故障诊断最优解调子带选择方法,克服了寻找包含最多故障相关调制分量的子带的问题。齿轮的裂纹损伤程度也是齿轮故障检测的重点之一。文献[孙琦,刘新厂,张兵,等.直齿轮系齿根裂纹损伤程度检测方法[j].振动.测试与诊断,2019,39(2):9.],[刘杰,李环宇,赵伟强.基于pca和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别[j].机械传动,2020,44(09):133-139+152.],[liu x c,sun q,chen c j.damage degree detection of cracks in alocomotive gear transmission system[j].shock and vibration,2018,2018(pt.11):1-14.]利用主成分分析(pca)与灰色关联分析(gra)结合的方法对直齿轮裂纹损伤程度阈值做出了检测。文献[zhang w,tan y,pu y.a new gear fault identification methodbased on eemd permutation entropy and grey relation degree[c]2020 13thinternational congress on image and signal processing,biomedical engineeringand informatics(cisp-bmei).2020.]基于eemd排列熵和灰色关联度提出了一种新的故障识别方法。文献[吴守军,冯辅周,吴春志,贾子永.一种行星齿轮裂纹深度评估新特征及其应用[j].北京理工大学学报,2022,42(01):28-35.]提出了故障频率及多倍频幅值累积量与啮合频率幅值之比(rcmfam)作为一种新的裂纹深度评估特征。文献[刘浩华,李方义,李国彦等.基于eemd的行星齿轮箱齿轮裂纹损伤定位[j].振动.测试与诊断,2017,37(3):6.]提出了基于总体平均经验模式分解(eemd)的齿轮局部损伤频率解调分析方法，解决了行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题。

2、这些方法在齿轮裂纹故障诊断上都凸显了一定的优势，但在实际诊断中，齿轮的裂纹故障诊断需要大量的数据支撑，通过神经网络等算法的实现往往需要经历复杂的网络，计算错综冗杂。本发明结合齿轮动力学、三维建模、有限元分析等方式，构建刚柔耦合模型，简化了齿轮裂纹模型，利用动力学仿真分析，得到齿轮的动力学时频域信号，通过信号的特征参数的变化来表征齿轮故障程度，简化了基于深度学习等方式测算裂纹故障的复杂计算。本发明使用刚柔耦合模型与二重灰度关联集合，计算出了齿轮的裂纹深度阈值，同时通过利用信号参数与裂纹故障的关系，采用灰度关联对参数序列进行优化处理，提升了一次灰度关联计算结果的集中性和准确性。

技术实现思路

1、齿轮的裂纹故障诊断一直都是齿轮故障研究领域的重要研究方向之一。针对风力机齿轮系统的复杂性，将研究齿轮系独立出来，针对行星轮系进行独立建模研究，在基于仿真模型或者数值模拟时，往往考虑将齿轮裂纹简化，忽略裂纹不规则的影响。齿轮在现实中受到冲击与扭转等因素，不是完全的刚性，因此需要考虑发生扭转与挤压变形等。针对这一问题将故障齿轮柔性化，采用刚柔耦合的方式构建行星齿轮系模型。通过仿真，得到齿轮相关的大量数据，为简化数据的复杂性，基于动力学仿真信号，通过提取时频域信号特征参数来表征不同故障的信号状态，同时利用灰度关联筛选出对齿轮故障影响较大的信号特征值。本发明基于刚柔耦合模型与二重灰度关联结合的方式实现齿轮裂纹深度阈值的诊断。

2、本发明采用的技术方案是：构建齿轮刚柔耦合模型，分析提取动力学仿真结果特征参数，结合灰度关联分析方法实现齿轮裂纹深度阈值的诊断方法。首先，采用刚柔耦合的方式构建行星齿轮系动力学仿真模型，提取时频域仿真信号；然后，基于仿真信号提取其多个信号特征参数作为不同裂纹深度值情况下的表达的信息因子，构建参数矩阵结合灰度关联实现齿轮裂纹深度阈值的诊断，引入与特征样本参数相关联的裂纹长度参数，构建关联度权重矩阵，筛选对结果影响较大的特征参数，实现对计算序列的简化以及算法精度的改进。

3、进一步，所述构建行星齿轮系动力学仿真模型包括：

4、用solidworks构建齿轮的裂纹故障模型，并完成行星轮系的装配，同时检测验证齿轮之间配合时是否合理，并确保无干涉存在；

5、在ansys中将刚性体转换为柔性体，设置齿轮轴孔为刚性区域，生成故障齿轮的mnf文件；

6、在adams中构建仿真模型，将mnf文件导入到adams中，替换掉原有的刚性太阳轮部件，并完成相应的约束、啮合力以及相关参数的添加和设置。

7、进一步，上述方案中所述约束包括①以地面为参考基准，在太阳轮和行星架质心处添加旋转副，在内齿圈质心添加固定副；②设置行星轮与行星架之间连接关系为旋转副；③齿轮与齿轮之间添加接触碰撞。

8、进一步，考虑齿轮受载荷发生挤压变形等，基于刚柔耦合的方式构建了故障行星轮系统，利用动力学仿真识别了在不同裂纹深度下齿轮的故障状态。基于动力学仿真，提取时频域信号特征参数，构建参数矩阵，作为标准数据矩阵，再采集待测裂纹深度故障齿轮仿真信号，形成待测样本，结合一次灰度关联实现数据筛选和矩阵降维，结合二次灰度关联实现齿轮裂纹深度阈值诊断。

9、基于通过故障齿轮动力学仿真时频域信号特征参数来表达齿轮裂纹深度的特征，利用特征参数与不同裂纹深度之间的内在联系结合灰度关联分析方法来进行深度求解，简化了大量数据带来的计算繁琐与冗杂。

10、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于动力学仿真与双重灰度关联分析(gra)结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法的步骤。

11、相对现有技术，本发明有以下优点：

12、(1)采用基于刚柔耦合的方式构建了齿轮含裂纹的故障模型进行动力学仿真，考虑了齿轮受载荷导致的挤压、扭转等影响；

13、(2)基于齿轮动力学时频域仿真信号，采用信号特征值来表征不同裂纹深度下齿轮裂纹深度故障的情况，一共提取了11个不同的信号参数的表征值，构建参数矩阵，利用灰度关联进行裂纹深度求解；

14、(3)利用基于信号特征值本身与裂纹深度的关系，进行关联性分析，对提取的信号特征参数进行筛选和序列优化，缩减了特征参数序列的长度，优化了灰度关联算法计算的准确性和精度。