CN115127806A - 一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法及装置，该方法包括：通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；将时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出对应的故障诊断结果。该方法通过采用振动信号的方差贡献率，使得振动信号在融合系数的不同时刻均随着方差贡献率的动态变化，从而实现融合权重系数的动态分配，将融合后的数据进行小波变换得到时频图像，输入智能故障诊断模型，进行齿轮箱故障诊断；相较于直接使用单一传感器进行齿轮箱故障诊断，该方法具有更高的诊断精度。

Description

一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法及装置

技术领域

本发明属于齿轮箱故障诊断领域，特别涉及一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法及装置。

背景技术

齿轮箱作为机械装备的核心部件，在风力发电等设备中广泛应用。齿轮箱主要由齿轮、轴和轴承组成。由于齿轮箱的工作负载大，工作环境恶劣，传动齿轮极易发生故障，因此对其进行状态监测和故障诊断显得极其重要。

齿轮箱常见的故障包括断齿、点蚀磨损、轴承失效、润滑不良等。基于机械振动信号的故障诊断方法主要包括特征提取和故障分类。常用的特征提取方法主要有三类：通过均值、方差、峭度等方法进行时域特征提取；用包络谱、频谱来提取频域特征；利用短时傅里叶变换、经验模态分解、小波变换、变分模态分解等方法则用来提取常见的时频域特征。

上述特征提取方法依赖于传感器采集的振动信息。由于齿轮箱传感器所采集的信号受到振动，负载等环境及测点位置的选择的影响，单个测点数据所反映的齿轮箱故障信息有限，且会大大降低故障诊断的准确率，如何有效利用多传感器数据进行信息融合，对齿轮箱的故障诊断具有重要的意义，以便提高诊断精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法及装置，针对齿轮箱在振动检测中，振动传感器测试受环境及测点位置的影响问题、可解决依赖单一传感器的数据不足问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

第一方面，本发明提供一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，包括：

通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

进一步地，所述方差贡献率为：

设定某个加速度传感器在某一采样频率的采样时间t内采集到一个振动信号数据序列X(h)，其中离散的h个数据值分别为X₁,X₂,…,X_h,定义点X_i对时间t内采的数据集的数据序列的方差贡献率：

其中，

分别为离散信号X(h)的均值和方差。

进一步地，将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；包括：

当前p个相同加速度传感器在时间t内同时采集h个振动信号时，设传感器p采集的第q个数据为X_pq，根据式(1)，其方差贡献率为：

其中，μ_p，σ_p ²分别为p加速度传感器采集到的h个离散信号的期望值和方差；

根据不同测点信号某时刻数据的方差贡献率，加速度传感器p采集的第q个数据X_pq分配的融合系数a_pq为：

数据融合后q点的值S_q为：

X_pq表示加速度传感器p采集的第q个数据，a_pq表示X_pq分配的融合系数。

进一步地，将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；包括：

小波变换公式如下：

其中，a为尺度，用来控制小波函数的伸缩；b为平移量，用来控制小波函数的平移；x(t)为给定的时间序列；

为母小波；

为

的复共轭；

将融合后的数据q点的值S_q作为x(t)代入公式(5)，进行小波变换得到时频图像。

进一步地，所述智能故障诊断模型训练过程如下：

从齿轮箱试验台采集齿轮的振动信号；所述齿轮箱内包含预设数量M个正常齿轮和预设数量N个不同类型的故障齿轮；多个振动信号分别对应各自不同的齿轮，包括正常齿轮的振动数据和不同故障齿轮的振动数据；

将采集的所述多个振动信号，采用方差贡献率进行数据融合；

将融合后的数据，经过小波变换，将振动信号转换为时频图像样本；

将所述时频图像样本数据集按照预设比例分为训练集和测试集；

利用所述训练集训练卷积神经网络得到智能故障诊断模型；

利用所述测试集对训练后的故障诊断模型进行测试，当不满足预设条件时，继续迭代训练，直到满足预设条件，将对应的模型作为训练好的智能故障诊断模型。

第二方面，本发明还提供一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断装置，包括：获取模块，用于通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

融合模块，用于将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

变换模块，用于将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

诊断模块，用于将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，包括：通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。该方法通过采用振动信号的方差贡献率，使得振动信号在融合系数的不同时刻均随着方差贡献率的动态变化，从而实现融合权重系数的动态分配，将融合后的数据进行小波变换得到时频图像，输入智能故障诊断模型，进行齿轮箱故障诊断。相较于直接使用单一传感器进行齿轮箱故障诊断，该方法具有更高的诊断精度。

附图说明

图1为基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法流程图；

图2为基于方差贡献率的数据级动态融合过程的示意图；

图3为卷积神经网络基本原理过程的示意图；

图4为基于方差贡献率的数据级融合过程的CNN的齿轮箱诊断示意图；

图5为基于方差贡献率的数据级融合过程的诊断原理图；

图6为实验平台的结构示意图；

图7为不同裂纹长度的齿轮示意图；

图8为实验过程中传感器的时域波形图；

图9为传感器Z1方向时频图；

图10为传感器Z2方向时频图；

图11为数据级融合方法后的时频图；

图12为不同模型的故障诊断方法的准确率示意图；

图13为不同网络模型混淆矩阵效果图

图14为聚类效果图；

图15为混淆矩阵效果图；

图16为基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断装置的框图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1：

参照图1所示，本发明提供的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，包括：

S10、通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

S20、将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

S30、将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

S40、将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

上述步骤S10中，对需要检测的齿轮箱，可布置多个加速度传感器在不同位置进行采集振动信号，比如基座上、主动齿轮的轴承上、或从动轮的轴承上等。

在步骤S20中，将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；其中，数据融合相对于信息表征的层次可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。该数据级融合是直接在采集到的原始数据层上进行融合，利用有用数据之间的相关性，对有限次测量数据进行融合处理，消除传感器测量中的干扰及不确定性，获取更准确、更可靠的测量结果。在该层次融合过程中，即便是某个甚至数个传感器失效，其他非失效传感器也能不受影响独立提供信息，而使系统获知准确的测量值；因此，相比较使用单一传感器进行齿轮箱故障诊断，数据采集来源就具有相当高的有效性和精准性。

上述方差贡献率为：

设定某个加速度传感器在某一采样频率的采样时间t内采集到一个振动信号数据序列X(h)，其中离散的h个数据值分别为X₁,X₂,…,X_h,定义点X_i对时间t内采的数据集的数据序列的方差贡献率：

其中，

分别为离散信号X(h)的均值和方差。

当前p个相同加速度传感器在时间t内同时采集h个振动信号时，设传感器p采集的第q个数据为X_pq，根据式(1)，其方差贡献率为：

其中，μ_p，σ_p ²分别为p加速度传感器采集到的h个离散信号的期望值和方差；

根据不同测点信号某时刻数据的方差贡献率，加速度传感器p采集的第q个数据X_pq分配的融合系数a_pq为：

数据融合后q点的值S_q为：

X_pq表示加速度传感器p采集的第q个数据，a_pq表示X_pq分配的融合系数。

基于方差贡献率的数据级动态融合模型如图2所示，先对p个传感器在第q个数据点进行融合，得到X_pq，而后对q＝1,2,…,h进行遍历，即可得到融合后信号的时程线。可见，不同传感器信号均有各自不同的动态融合系数。由于不同测点信号数据的方差贡献率不同，使得融合系数随时间而变化，因此，该本发明提供的基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，针对多传感器动态数据，是能够自动筛选信号重要信息的。

在步骤S30中，所用到的小波变换，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时小范围内可以反映局部的高频特性。基本公式如下：

其中，a为尺度，用来控制小波函数的伸缩；b为平移量，用来控制小波函数的平移；x(t)为给定的时间序列；

为母小波；

为

的复共轭；

将融合后的数据q点的值S_q作为x(t)代入公式(5)，进行小波变换得到时频图像。

在步骤S40中，卷积神经网络CNN作为一种深度前馈神经网络模型，包括LeNet-5、VGG、AlexNet等，它们对于图形图像的处理有着独特的优势，通常由输入层、卷积层、池化层和输出层等组成，如图3所示。

故障特征分类的过程中，输入层为多样本故障的特征值组成的特殊矩阵。卷积层通过卷积核分别对特征矩阵卷积，来实现特征值的提取与映射。池化层用于特征压缩，减少数据量，最后通过全连接层连接所有特征，并将输出值传送到分类器中，最后实现特征的分类。其中输入层的大小、卷积核的大小以及池化层的大小是卷积神经网络的重要参数，它们直接影响着网络的性能，另外卷积时的激活函数也是重要的组成环节，对其选择也对模型的性能有重要的影响。

对卷积神经网络的训练过程包括如下：

1)比如从齿轮箱试验台采集齿轮的振动信号，也可以从其他实际齿轮箱采集振动信号。其中，齿轮箱内包含预设数量M个正常齿轮和预设数量N个不同类型的故障齿轮；多个振动信号分别对应各自不同的齿轮，包括正常齿轮的振动数据和不同故障齿轮的振动数据；即：多个正常齿轮和已知的不同类型的故障齿轮。

2)将采集的多个振动信号，采用方差贡献率进行数据融合；

3)将融合后的数据，经过小波变换，将振动信号转换为时频图像样本；

4)将时频图像样本数据集按照预设比例，比如8：2分为训练集和测试集；

5)利用训练集训练卷积神经网络得到智能故障诊断模型；

6)利用测试集对训练后的故障诊断模型进行测试，当不满足预设条件时(即判断误差是否在允许范围内，当误差大于阈值时，则不满足条件)，继续迭代训练，直到满足预设条件，将对应的模型作为训练好的智能故障诊断模型。

最后，基于训练生成的智能故障诊断模型，通过输入融合后的时频图像，可输出齿轮箱对应的故障诊断结果。

在具体实施时，CNN的搭建基于经典的LeNet-5卷积神经网络搭建，网络一共有3个卷积层，2个池化层和2个全连接层，包括最后一个全连接层使用Softmax激活函数作为输出层，且其它各层的激活函数均使用ReLU函数。CNN输入数据的图像大小为64×64，输出神经元个数为4。同时，在每一个卷积层后进行批标准化，加快网络收敛速度，池化层的池化方式为平均池化，优化器为adam，CNN的详细信息如表1所示。

表1 CNN模型参数设置

本实施例中，在诊断齿轮箱故障诊断过程中，可以利用多传感器的数据信息通过基于方差贡献率的融合方法得到新的数据，并利用新的数据得到样本图像，最后将其应用于齿轮箱的故障诊断。

本发明提供的基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，解决单一传感器信息特征不足或丢失的问题。可以将多传感器采集到的故障信息融合，从而提高故障诊断精度。且该方法灵活实用，对齿轮箱的故障诊断具有重要的意义。以两个传感器采集源为例，其诊断流程如下：首先将两个传感器Z方向的原始采样点利用基于方差贡献率的融合方法得到新的融合数据，然后通过小波变换进行时频分析，得到二维时频图像，最后将融合后时频图样本输入到CNN卷积网络模型中进行故障诊断，诊断方法如图4所示，原理如图5所示。

下面通过一个实验过程来说明本发明提供的方法的优越性：

1、实验台介绍：

为了验证本发明方法的有效性，搭建的基于一级齿轮箱的实验平台如图6所示，该平台主要由伺服电机、齿轮箱、负载电机、各种控制器和传感器组成。通过伺服电机带动主齿轮的转动，主动齿轮带动从动齿轮的转动，制动控制器和磁力制动器实现齿轮箱的制动。实验平台上有三个加速度传感器(PCB-356A16)：传感器1(测点在试验台的基座上)、传感器2(测点在主动轮的轴承上)、传感器3(测点在从动轮的轴承上)，扭矩传感器和加速度传感器分别获取齿轮箱的负载和三方向x、y、z的振动信号。数据的采样频率5kHz，在实验中采集的数据集包含100000个样本点。

在实验中，齿轮的故障为裂纹故障，由线切割加工方式产生。实验齿轮裂纹的长度L＝(R_f-R)/2，其中R_f代表齿根圆的半径，R代表孔的半径。实验选取了三种裂纹长度不同的故障，如图7所示。主动齿轮和从动齿轮的参数如表2所示。

表2主动齿轮和从动齿轮的参数

齿轮类型	齿数	模数	齿宽/mm
				主动齿轮	50	2	20
从动齿轮	80	2	20

表3主动齿轮的转速和载荷

齿轮类型	数值类型
		主动齿轮转速(r/min)	200/400/600
载荷(N·m.)	0/2/4/6/8/10

在本实验中，如表3所示，以工作转速为600r/min，负载为10N·m，齿轮工作状态正常，1/4裂纹，1/2裂纹，3/4裂纹的齿轮作为研究对象，详细信息如表4所示。齿轮箱在不同的裂纹故障类型下有100000个采样点。为了获取更多的样本，以600个数据为一段，相邻的段有300个采样点重复。首先将采集的传感器信号通过基于方差贡献率的数据级融合方法生成新的传感器信号，然后经过小波变换，每种故障工作条件下，可以生成150张时频图像。最后随机选取120张图像用于训练和分类，剩下30张图像用于测试和评价模型。详细信息如表4所示。

表4实验齿轮参数负载表

2、数据预处理：

图8展示了传感器1的Z方向的振动信号的时域波形图像(Z1)，传感器2的Z方向的振动信号的时域波形图像(Z2)，基于方差贡献率的数据级融合方法的振动信号的时域波形图像(Fusion)，横轴表示时间、纵轴表示幅度。从图8中可以明显看出数据级融合前后时域波形图像之间的差异性。

图9展示传感器1的Z方向的时频图像，图10展示传感器2的Z方向的时频图像。图11展示了基于方差贡献率的数据级融合方法的时频图像。从图中可以看出，基于方差贡献率的数据级融合方法的时频图像，相较于单方向的传感器时频图像有细微的差别，由此可以得出基于方差贡献率的数据级融合方法实现了对不同方向上的数据信息的融合。

3、实验分析：

智能诊断方法的有效性评价标准主要为故障诊断的准确率，设计了如下对比实验，来证明本发明提出的基于方差贡献率的数据级融合方法的有效性。为了验证基于方差贡献率的数据级信息融合方法相对于单传感器能更全面、准确地反映齿轮运行状态，使用传感器Z1、传感器Z2和基于方差贡献率的数据级融合方法后的数据，分别训练搭建的K近邻方法KNN、支持向量机SVM和随机森林RF三种浅层机器学习方法，同时与CNN进行对比。实验一共进行5次，并取5次实验结果的平均准确率和标准差进行比较，结果如图12所示。从图12中可以发现在不同的模型结构上，融合后的故障诊断识别率相比较于单一传感器Z1和传感器Z2都有所提高。这说明，单一方向传感器采集的数据无法全面地评估齿轮箱的运行状态，只有将多方向数据的特征综合利用，才能取得较好的故障诊断效果。此外从图12中还可以发现，CNN模型在单个传感器的数据集和融合后的数据集都优于其它三种模型的结构。与此同时，图中的五次实验模型的标准差可以得出模型的鲁棒性。数据显示SVM和RF模型的标准差都较大，KNN和CNN的模型标准差较小，这说明SVM和RF模型的鲁棒性不稳定，KNN和CNN模型的鲁棒性较稳定。在模型鲁棒性稳定的基础上，CNN模型的诊断结果又高于KNN模型。综上所述，本发明选取CNN模型兼具鲁棒性和故障准确性的双重优点。

为了进一步说明经过数据级融合方法后CNN对各类型故障的识别优于其他网络模型的故障诊断效果，本实验引入了多分类混淆矩阵使诊断结果可视化。混淆矩阵能全面反应不同故障类型的诊断正确率和误判情况，通过预测标签与真实标签的对比，可以很清晰地反映出混淆误判标签的真实故障类型。混淆矩阵图选取了5次实验中的第3次结果，不同分类模型的混淆矩阵如图13示，其中图13中(a)表示KNN、(b)表示SVM、(c)表示RF、(d)表示CNN。从图13中可以看出，CNN在四种齿轮工作状态的分类上均取得了100％的准确率，而CNN优于其他三中模型，这是因为CNN作为一种深度学习模型可以提取数据深层次的特征信息，而其它三种模型结构较为简单，对数据的特征提取并不能取得满意的效果。从三种浅层机器学习模型中可以发现，RF的方法也取得了非常不错的故障诊断效果，这是因为RF是一种集成学习方法，它可以集成多个决策树进行模式识别。即便如此，RF模型仍旧不如本发明使用的CNN模型，这也进一步说明了深度学习模型在深层次非线性特征提取方面的强大能力。

为了进一步说明本发明所提方法的分类效果，又通过t分布随机领域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)可视化方法将两个单一传感器的样本和基于方差贡献率的数据级融合样本的测试样本输入CNN，使得CNN隐藏层的特征得到可视化的展示，结果如图14所示，(a)表示Z1方向、(b)表示Z2方向、(c)表示融合后。

从图14中可以发现，传感器Z1方向与Z2方向聚类效果较差，齿轮的四种工作状态全都混淆在一起，没有进行有效地区分。而基于方差贡献率的数据级融合方法效果较好，四种类型的齿轮状态可以清楚的区分，可见基于方差贡献率的数据级融合方法综合了两个传感器的特征，实现了多方向齿轮工作状态信息的有效利用。这也进一步的说明，本发明提出的基于方差贡献率的数据级融合方法可以为齿轮箱的故障诊断提供积极的作用。

为了进一步验证融合后的数据样本优于单一传感器的数据样本的分类效果，又使用混淆矩阵将单一方向和融合后的数据样本利用CNN进行故障诊断结果的可视化，其结果如图15所示，图中(a)表示Z1方向、(b)表示Z2方向、(c)表示融合后。

其中B1代表1/4裂纹齿轮，B2代表1/2裂纹齿轮，B3代表3/4裂纹齿轮，H代表无裂纹齿轮。从图15(a)可以看出，1/4裂纹齿轮、3/4裂纹齿轮和无裂纹的齿轮取得了100％的准确率，1/2裂纹齿轮被误分类为无裂纹和1/4裂纹。从图15(b)中可以看出，1/2裂纹齿轮、3/4裂纹齿轮和无裂纹的齿轮取得了100％的准确率，1/4裂纹齿轮被误分类为1/2和3/4裂纹的概率最大。从图15(c)中可以看出，1/4裂纹齿轮、1/2裂纹齿轮、3/4裂纹齿轮和无裂纹的齿轮均取得了100％的准确率，这说明融合后的数据确实实现了多方向特征信息的综合，对齿轮箱的故障诊断有促进的作用。这也体现了本发明提出的基于方差贡献率的数据级融合方法在齿轮箱故障诊断中的优越性。综上所述，本发明提出的基于方差贡献率的数据级融合方法与CNN模型相结合的齿轮箱故障诊断方法不但能取得较好的故障分类效果，而且还有较好的鲁棒性。

本发明提出了一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，首先将原始振动信号通过方差贡献率融合方法得到新的数据，然后通过小波变换生成时频图像，最后将图像输入卷积神经网络中进行训练，最后进行故障诊断。实验结果表明：

(1)基于方差贡献率的数据级融合方法，实现了对单个传感器数据特征不足缺陷的精确诊断。在实验研究中，该方法在不同的实验模型上都高于单个传感器的故障诊断结果。

(2)基于本发明提出的模型在齿轮箱的故障诊断平均结果达到了99.8％，具有很好的分类效果。说明本发明提出的基于方差贡献率的数据级融合方法具有很好工程应用前景，可以为齿轮箱的实时监测提供一种新的思路。

(3)与KNN、SVM和RF相比，CNN卷积神经网络结构在效果分类上优于其他类型神经网络，且CNN模型的鲁棒性比较稳定。

实施例2：

如图16所示，本发明还提出的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断装置，包括：

获取模块，用于通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

融合模块，用于将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

变换模块，用于将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

诊断模块，用于将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

该装置通过采用振动信号的方差贡献率，使得振动信号在融合系数的不同时刻均随着方差贡献率的动态变化，从而实现融合权重系数的动态分配，将融合后的数据进行小波变换得到时频图像，输入智能故障诊断模型，进行齿轮箱故障诊断；相较于直接使用单一传感器进行齿轮箱故障诊断，具有更高的诊断精度。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括：

通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述方差贡献率为：

设定某个加速度传感器在某一采样频率的采样时间t内采集到一个振动信号数据序列X(h)，其中离散的h个数据值分别为X₁,X₂,…,X_h,定义点X_i对时间t内采的数据集的数据序列的方差贡献率：

其中，

分别为离散信号X(h)的均值和方差。

3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；包括：

当前p个相同加速度传感器在时间t内同时采集h个振动信号时，设传感器p采集的第q个数据为X_pq，根据式(1)，其方差贡献率为：

其中，μ_p，σ_p ²分别为p加速度传感器采集到的h个离散信号的期望值和方差；

根据不同测点信号某时刻数据的方差贡献率，加速度传感器p采集的第q个数据X_pq分配的融合系数a_pq为：

数据融合后q点的值S_q为：

X_pq表示加速度传感器p采集的第q个数据，a_pq表示X_pq分配的融合系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；包括：

小波变换公式如下：

其中，a为尺度，用来控制小波函数的伸缩；b为平移量，用来控制小波函数的平移；x(t)为给定的时间序列；

为母小波；

为

的复共轭；

将融合后的数据q点的值S_q作为x(t)代入公式(5)，进行小波变换得到时频图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述智能故障诊断模型训练过程如下：

从齿轮箱试验台采集齿轮的振动信号；所述齿轮箱内包含预设数量M个正常齿轮和预设数量N个不同类型的故障齿轮；多个振动信号分别对应各自不同的齿轮，包括正常齿轮的振动数据和不同故障齿轮的振动数据；

将采集的所述多个振动信号，采用方差贡献率进行数据融合；

将融合后的数据，经过小波变换，将振动信号转换为时频图像样本；

将所述时频图像样本数据集按照预设比例分为训练集和测试集；

利用所述训练集训练卷积神经网络得到智能故障诊断模型；

利用所述测试集对训练后的故障诊断模型进行测试，当不满足预设条件时，继续迭代训练，直到满足预设条件，将对应的模型作为训练好的智能故障诊断模型。

6.一种基于多传感器振动信号的齿轮箱故障诊断装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过多个加速度传感器获取待检测齿轮箱多个不同测量点的振动信号；

融合模块，用于将多个不同测量点的振动信号采用方差贡献率进行数据融合；

变换模块，用于将融合后的数据进行小波变换得到时频图像；

诊断模块，用于将所述时频图像输入基于卷积神经网络训练生成的智能故障诊断模型，输出所述齿轮箱对应的故障诊断结果。

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