基于噪聲輔助局部波動(dòng)特征分解的齒輪裂紋故障定量診斷方法

吳家騰 彭曉燕 楊 宇 張 亢 程軍圣

1. 湖南大學(xué)汽車(chē)車(chē)身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙，4100822.長(zhǎng)沙理工大學(xué)，長(zhǎng)沙，410076

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基于噪聲輔助局部波動(dòng)特征分解的齒輪裂紋故障定量診斷方法

吳家騰1彭曉燕1楊 宇1張 亢2程軍圣1

1. 湖南大學(xué)汽車(chē)車(chē)身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙，4100822.長(zhǎng)沙理工大學(xué)，長(zhǎng)沙，410076

將齒輪故障機(jī)理研究與故障診斷方法相結(jié)合，提出了一種新的基于噪聲輔助局部波動(dòng)特征分解的齒輪裂紋定量診斷方法。首先，建立了帶裂紋齒輪系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，獲得不同裂紋程度下的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)，從中提取對(duì)故障敏感而與工況無(wú)關(guān)的特征參數(shù)構(gòu)成特征向量矩陣，輸入到支持向量回歸機(jī)中，建立了特征參數(shù)與齒輪裂紋程度之間的映射關(guān)系。然后，通過(guò)這種映射關(guān)系，對(duì)實(shí)際的齒輪裂紋信號(hào)采用噪聲輔助LOD方法進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)了齒輪裂紋的定量診斷。

噪聲輔助;局部波動(dòng)特征分解；特征提取；映射關(guān)系；齒輪裂紋定量診斷

0 引言

目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)齒輪系統(tǒng)的故障研究主要分為兩大類。一類是通過(guò)建立齒輪系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型來(lái)反映齒輪故障機(jī)理行為的變化過(guò)程[1]。齒輪損壞的原因及故障嚴(yán)重程度通常與動(dòng)力學(xué)參數(shù)相關(guān)，即沿齒裂紋長(zhǎng)度寬度和裂紋深度，均會(huì)不同程度地導(dǎo)致齒輪副的嚙合剛度變小[2-4]：如文獻(xiàn)[5]通過(guò)建立六自由度的齒輪裂紋故障的動(dòng)力學(xué)模型來(lái)分析三種不同裂紋擴(kuò)展?fàn)顩r的齒輪早期故障現(xiàn)象；文獻(xiàn)[6]運(yùn)用有限元分析方法和赫茲接觸理論分析方法描述了齒輪嚙合傳動(dòng)過(guò)程中齒輪嚙合剛度的變化過(guò)程。然而現(xiàn)階段的故障機(jī)理研究只是通過(guò)數(shù)值分析方法模擬出振動(dòng)響應(yīng)并進(jìn)行簡(jiǎn)單的故障程度分析，并不能完全反映出齒輪故障產(chǎn)生的動(dòng)力學(xué)機(jī)理過(guò)程。還有一類是基于信號(hào)處理方法對(duì)齒輪故障進(jìn)行診斷。通常齒輪產(chǎn)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)大多表現(xiàn)出調(diào)制特征，要從此類信號(hào)中提取出表征齒輪故障現(xiàn)象的特征參數(shù)就需要引入信號(hào)處理方法：如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)[7]方法、局部均值分解(local mean decomposition，LMD)[8]方法常被應(yīng)用于齒輪故障診斷。由于算法本身存在一些缺陷，使得兩種方法本身仍然存在問(wèn)題[9-10]。局部波動(dòng)特征分解(local oscillatory-characteristic decomposition，LOD)[11]是一種新提出的時(shí)頻分析方法，本質(zhì)上是根據(jù)信號(hào)的局部波動(dòng)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自適應(yīng)分解，得到一系列瞬時(shí)頻率具有物理意義的單一波動(dòng)分量(mono-oscillatory component，MOC)。相比于EMD方法，LOD方法分解速度更快速高效，在抑制端點(diǎn)效應(yīng)上更有優(yōu)勢(shì)，已被應(yīng)用于齒輪故障的定性診斷，取得了較好的效果[12]。LOD方法同EMD與LMD一樣，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中同樣受到信號(hào)間歇性等的影響，容易產(chǎn)生模態(tài)混淆現(xiàn)象，即同一個(gè)MOC分量包含著不同的波動(dòng)模式，或同一種波動(dòng)模式被分解到了不同的MOC分量中，從而使信號(hào)失去真實(shí)的物理意義。

針對(duì)以上存在的問(wèn)題，本文將上述兩類方法進(jìn)行結(jié)合，即將齒輪系統(tǒng)故障機(jī)理研究與故障診斷方法相結(jié)合，提出了基于噪聲輔助LOD的齒輪裂紋定量診斷方法。文章通過(guò)利用噪聲輔助LOD方法對(duì)實(shí)際的齒輪裂紋信號(hào)進(jìn)行定量診斷，來(lái)實(shí)現(xiàn)故障機(jī)理研究和故障診斷的有機(jī)結(jié)合。

1 基于噪聲輔助的LOD方法

1.1 LOD模態(tài)混淆現(xiàn)象

LOD方法的主要思想是根據(jù)源信號(hào)自身的局部波動(dòng)特征來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解，其中LOD方法包含了微分運(yùn)算、分段線性變換、坐標(biāo)域變換三種基本運(yùn)算[11]。然而在實(shí)際中由于受到LOD算法本身的分解能力，以及采樣頻率、間歇性信號(hào)等的影響，很可能會(huì)發(fā)生模態(tài)混淆現(xiàn)象，即同一個(gè)MOC分量包含著不同的波動(dòng)模式，或同一種波動(dòng)模式被分解到了不同的MOC分量當(dāng)中，失去信號(hào)真實(shí)的物理意義。下面考察一個(gè)幅值為1、頻率為5 Hz的正弦信號(hào)和一個(gè)幅值為0.05、頻率為250 Hz的高頻間歇信號(hào)所組成的混合信號(hào)，如圖1所示。求解混合信號(hào)的均值曲線如圖2所示，由于混合了一個(gè)間歇信號(hào)以后，曲線在混淆部分變得紊亂，導(dǎo)致LOD分解后的第1個(gè)MOC分量ZMOC1(t)出現(xiàn)了模態(tài)混淆現(xiàn)象。從圖3可以看出，模態(tài)混淆現(xiàn)象使分量ZMOC1(t)中包含了低頻的正弦信號(hào)和高頻的間歇信號(hào)兩種不同尺度的波動(dòng)形式，也就導(dǎo)致分量ZMOC1(t)失去了包含單一波動(dòng)分量的物理意義，使得LOD方法失去了分析信號(hào)的價(jià)值。因此，提出一種基于噪聲輔助的改進(jìn)方法來(lái)解決LOD模態(tài)混淆問(wèn)題。

圖1 仿真信號(hào)曲線

圖2 仿真信號(hào)均值曲線

圖3 仿真信號(hào)LOD分解分量ZMOC1(t)

1.2 基于噪聲輔助的LOD方法

根據(jù)文獻(xiàn)[13]描述的白噪聲在整個(gè)頻率空間中均勻分布的統(tǒng)計(jì)特性，通過(guò)對(duì)目標(biāo)信號(hào)添加白噪聲再進(jìn)行信號(hào)分解，白噪聲可以使目標(biāo)信號(hào)中的各個(gè)時(shí)間尺度均勻地分布在所確定的濾波器組的通頻帶之中，即顯著減小高頻間歇信號(hào)對(duì)LOD方法的干擾，從而可以使高頻間歇信號(hào)被徹底分解出來(lái)。本文擬將白噪聲引入LOD方法中進(jìn)行輔助分析，其具體分解步驟如下：

(1)找到信號(hào)x(t)的所有極值Xk(k=1,2,…,M)及其對(duì)應(yīng)的時(shí)刻值τk，在任意兩個(gè)相鄰極值點(diǎn)[Xk,Xk+1)之間對(duì)x(t)進(jìn)行線性變換，得到分段線性函數(shù)s1(t)，為了減小分解誤差，采用坐標(biāo)域變換將(t,x)轉(zhuǎn)換成鋸齒域坐標(biāo)(u,s)。

(4)將原始信號(hào)的鋸齒域函數(shù)s1(u)減去鋸齒域均值函數(shù)m1(u)，得到c1(u)，c1(u)為一高頻波動(dòng)函數(shù)，利用反變換將c1(u)的坐標(biāo)從鋸齒域還原到原數(shù)據(jù)域c1(t)。

(5)如果c1(t)為一個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的單分量信號(hào)，則c1(t)為x(t)的第1個(gè)MOC分量ZMOC1(t)，若不是，則將c1(t)作為原始信號(hào)重復(fù)步驟(1)～(4)，循環(huán)m次，直至得到滿足分解條件的單分量信號(hào)cm(t)，cm(t)即為信號(hào)x(t)的第一個(gè)分量ZMOC1(t)。

(6)重復(fù)步驟(1)～(5)多次，每次添加不同的白噪聲信號(hào)。

(7)對(duì)得到的多個(gè)ZMOC1(t)分量取平均值，均值化后的ZMOC1(t)作為分解結(jié)果。

再次考察圖1所示的仿真信號(hào)x(t)，分別添加30次幅值為0.001的白噪聲并對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行分解，將30次分解結(jié)果求平均值并作為分解的最終結(jié)果，如圖4所示。從圖4可以看出，高頻間歇信號(hào)被很好地分離出來(lái)；這里考慮到微分運(yùn)算使得數(shù)值計(jì)算中白噪聲的零均值誤差問(wèn)題被放大，如果直接對(duì)目標(biāo)信號(hào)添加白噪聲再進(jìn)行整體LOD分解將會(huì)導(dǎo)致分量ZMOC2(t)受到白噪聲的污染，如圖5所示。EEMD方法分解仿真信號(hào)結(jié)果如圖6所示。

圖4 改進(jìn)后LOD方法分解仿真信號(hào)結(jié)果

圖5 直接添加白噪聲的分解結(jié)果

圖6 EEMD方法分解仿真信號(hào)結(jié)果

2 齒輪系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型

2.1 齒輪裂紋的時(shí)變嚙合剛度計(jì)算

時(shí)變嚙合剛度作為齒輪系統(tǒng)的主要激勵(lì)，其嚙合剛度的變化勢(shì)必會(huì)引起齒輪系統(tǒng)參數(shù)變化。下面通過(guò)材料力學(xué)方法將實(shí)驗(yàn)臺(tái)齒輪簡(jiǎn)化為變截面的懸臂梁，其齒根裂紋的彎曲變形模型如圖7所示。通過(guò)由懸臂梁彎曲剪切變形δ1、基體變形δ2和接觸變形δ3組成的綜合彈性變形即可求出相應(yīng)的嚙合剛度。齒輪參數(shù)如表1所示。

三種變形參數(shù)δ1δ2δ3的計(jì)算公式分別如下所示：

(1)

圖7 齒根裂紋彎曲變形模型

模數(shù)(mm)2．5齒頂系數(shù)0．25齒數(shù)37變形系數(shù)0齒寬(mm)20彈性模量(GPa)209齒形角(°)20泊松比0．3齒頂高系數(shù)1

(2)

(3)

(4)

(5)

式中，F(xiàn)為嚙合作用力;αm為實(shí)際壓力角;G為剪切模量;Sh為剪切因子;E為楊氏模量;v為泊松比;Ai和Ii分別為有效截面積和慣性矩;W為齒寬;參數(shù)L*、M*、P*、Q*、uf、sf由文獻(xiàn)[14]計(jì)算方法可得。

綜上所述，單對(duì)齒輪嚙合的有效剛度表示為

(6)

式中，下標(biāo)p、g分別表示主動(dòng)輪和從動(dòng)輪。

基于上述分析，求取不同裂紋故障程度下的齒輪時(shí)變嚙合剛度，其結(jié)果如圖8所示。

圖8 齒輪時(shí)變嚙合剛度變化趨勢(shì)

2.2 齒輪裂紋動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的計(jì)算

依照?qǐng)D9所示的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障試驗(yàn)臺(tái)，建立六自由度的齒輪系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，如圖10所示。該模型假設(shè)嚙合無(wú)誤差，無(wú)制造和裝配誤差，并且潤(rùn)滑效果良好，在所建立的坐標(biāo)系中，y軸平行于嚙合線；x軸平行于齒輪嚙合時(shí)因滑動(dòng)產(chǎn)生的摩擦力方向。

圖9 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障試驗(yàn)臺(tái)

圖10 齒輪系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型

通過(guò)以上動(dòng)力學(xué)模型簡(jiǎn)圖，構(gòu)建齒輪-轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型：

(7)

式中,mi為齒輪質(zhì)量;Cij為軸承的阻尼系數(shù);kij為支撐軸承的剛度系數(shù)，i=p,g分別表示主動(dòng)輪和從動(dòng)輪，j=x,y分別表示坐標(biāo)系中x方向與y方向；FN為齒輪嚙合時(shí)的接觸力；Ff為齒輪嚙合狀態(tài)下產(chǎn)生的滑動(dòng)摩擦力；xi、yi為齒輪平動(dòng)位移；ji為齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；θi為齒輪的轉(zhuǎn)動(dòng)角度；Ti為齒輪所受輸入輸出扭矩;M為感應(yīng)力矩，分別由嚙合線上的齒輪嚙合力與滑動(dòng)摩擦力組合生成[15];Rbi為齒輪的基圓半徑;k(t)為齒輪時(shí)變嚙合剛度；Cm為齒輪嚙合黏性阻尼；μ為齒輪滑動(dòng)摩擦因數(shù)。

整個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障試驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)參數(shù)如表2所示。

表2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障試驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)參數(shù)

結(jié)合2.1節(jié)提供的不同裂紋程度下齒輪時(shí)變嚙合剛度k(t)，采用Runge-Kutta方法求解動(dòng)力學(xué)方程得到不同裂紋故障程度下的齒輪系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)，如圖11所示。

(a)齒輪無(wú)裂紋仿真信號(hào)時(shí)域波形

(b)齒輪0.5 mm裂紋仿真信號(hào)時(shí)域波形

(c)齒輪1.0 mm裂紋仿真信號(hào)時(shí)域波形

(d)齒輪1.5 mm裂紋仿真信號(hào)時(shí)域波形

(e)齒輪2.0 mm裂紋仿真信號(hào)時(shí)域波形圖11 不同裂紋程度的齒輪在一個(gè)旋轉(zhuǎn)周期的仿真信號(hào)

3 齒根裂紋故障定量診斷分析

3.1 仿真信號(hào)分析

已知齒輪的裂紋程度是以時(shí)變嚙合剛度作為激勵(lì)，反映在動(dòng)力學(xué)模型中的加速度振動(dòng)信號(hào)上，而統(tǒng)計(jì)特征通常被用來(lái)描述系統(tǒng)振動(dòng)趨勢(shì)及幅度的大小。考察按第2節(jié)計(jì)算方式所得到的齒輪裂紋動(dòng)力學(xué)響應(yīng)(圖11)，采用對(duì)故障敏感而不受轉(zhuǎn)速、負(fù)載等條件影響的量綱一參數(shù)：峭度指標(biāo)(Ku)、峰值因子(CF)、能量(E)來(lái)表征裂紋故障程度。圖12為動(dòng)力學(xué)響應(yīng)裂紋程度變化的參數(shù)指標(biāo)示意圖。由12圖可知：指標(biāo)參數(shù)隨著裂紋的加深而逐漸增大，峭度指標(biāo)表現(xiàn)出很高的穩(wěn)定性，且對(duì)裂紋深度的變化相對(duì)敏感；峰值因子在裂紋加深到一定程度后便具有較高的敏感性；能量值在齒輪裂紋深度變化的過(guò)程中一直保持良好的敏感性。

圖12 齒輪動(dòng)力學(xué)響應(yīng)隨裂紋程度變化的Ku、CF、E指標(biāo)

提取20組不同裂紋程度下動(dòng)力學(xué)模型響應(yīng)信號(hào)的峭度指標(biāo)、峰值因子、能量值作為特征參數(shù)構(gòu)建特征向量矩陣作為輸入，齒輪裂紋程度作為輸出，輸入到SVR分類器中以獲得統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)裂紋程度的映射關(guān)系。分類器選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，核函數(shù)參數(shù)ε及C采用遺傳算法優(yōu)化以提高故障診斷準(zhǔn)確率。

3.2 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析

旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖9所示。齒輪系統(tǒng)與動(dòng)力學(xué)仿真模型參數(shù)相同，均是模數(shù)為2.5 mm、齒數(shù)為37的標(biāo)準(zhǔn)直齒輪，通過(guò)人工在齒根切割0.3～1.5 mm深度的裂紋以模擬齒輪根部裂紋故障。實(shí)驗(yàn)時(shí)輸入軸轉(zhuǎn)速為600 r/min，轉(zhuǎn)頻fr=10 Hz，嚙合頻率fs=370 Hz。圖13所示為采集到的5種不同裂紋程度的齒輪振動(dòng)加速度信號(hào)的時(shí)域波形，采樣頻率為1024 Hz。

振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)分解后，沖擊成分由于調(diào)制原因大部分分布在高頻MOC分量中，根據(jù)特征指標(biāo)最大原則選取分量ZMOC1(t)作為裂紋損傷特征頻帶。因此，在實(shí)驗(yàn)信號(hào)中隨機(jī)選取每類裂紋的5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，對(duì)每類裂紋狀態(tài)每組

圖13 齒輪裂紋振動(dòng)加速度信號(hào)

齒輪振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行噪聲輔助LOD分解，其分解結(jié)果如圖14～圖16所示(由于篇幅原因只列出0.3 mm、0.75 mm、1.5 mm裂紋振動(dòng)信號(hào)分解后的前5個(gè)分量)。分別計(jì)算各自ZMOC1(t)分量的峭度指標(biāo)、峰值因子、能量值，構(gòu)建特征向量矩陣并將其輸入到根據(jù)動(dòng)力學(xué)建模所得到的映射關(guān)系中，進(jìn)行齒輪裂紋故障診斷，結(jié)果如表3所示。

圖14 齒輪0.3 mm深的裂紋實(shí)驗(yàn)信號(hào)的噪聲輔助LOD分解結(jié)果

圖15 齒輪0.75 mm深的裂紋實(shí)驗(yàn)信號(hào)的噪聲輔助LOD分解結(jié)果

圖16 齒輪1.5 mm深的裂紋實(shí)驗(yàn)信號(hào)的噪聲輔助LOD分解結(jié)果

為了驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性，將改進(jìn)的LOD方法同未經(jīng)過(guò)處理的原始信號(hào)和經(jīng)過(guò)EEMD方法處理的信號(hào)做對(duì)比分析。6種不同裂紋齒輪振動(dòng)加速度信號(hào)經(jīng)過(guò)EEMD分解，將計(jì)算分量ZIMF1(t)的三個(gè)指標(biāo)作為特征參數(shù)構(gòu)建成新的特征向量矩陣并輸入到訓(xùn)練后的SVR分類器中。同時(shí)，取迭代中止條件SD為0.5，將改進(jìn)的LOD方法及EEMD方法處理6種齒輪裂紋實(shí)驗(yàn)信號(hào)的過(guò)程在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上各運(yùn)行50次，改進(jìn)LOD

表3 6種裂紋齒輪診斷結(jié)果

方法獲得6種裂紋信號(hào)第一個(gè)分量的平均時(shí)間和EEMD方法處理6種裂紋信號(hào)得到第一個(gè)分量的平均時(shí)間如表3所示。從表3可以看出，經(jīng)過(guò)加噪LOD處理后的齒輪裂紋診斷結(jié)果比EEMD方法處理后的準(zhǔn)確率高，且分解時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于EEMD方法，通過(guò)對(duì)比可知，改進(jìn)的LOD方法在準(zhǔn)確性及運(yùn)算速度上要優(yōu)于EEMD方法，更適合齒輪運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及故障診斷。

4 結(jié)論

(1)針對(duì)LOD方法中存在的模態(tài)混淆問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的LOD方法。仿真信號(hào)分析結(jié)果表明，基于噪聲輔助的LOD方法能夠有效地解決模態(tài)混淆問(wèn)題。通過(guò)與EEMD方法的對(duì)比，可知改進(jìn)的LOD方法具有迭代次數(shù)少、算法效率高、分解時(shí)間短等優(yōu)勢(shì)。

(2)本文以旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)驗(yàn)臺(tái)為原形建立齒輪系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)研究齒輪動(dòng)力學(xué)模型對(duì)齒輪裂紋故障特征參數(shù)的影響，從齒輪故障機(jī)理的角度建立了齒輪裂紋程度與故障特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。

(3)基于上述映射關(guān)系，引入噪聲輔助LOD方法提取故障特征實(shí)現(xiàn)了齒輪裂紋的定量診斷，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能夠有效地對(duì)齒輪裂紋程度進(jìn)行定量診斷。

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(編輯 王旻玥)

作者簡(jiǎn)介：吳家騰，男，1990年生。湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院博士研究生。主要研究方向?yàn)樵O(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及診斷。彭曉燕(通信作者)，女，1965年生。湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。楊 宇，女，1971年生。湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。張 亢，男，1984年生。長(zhǎng)沙理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院講師。程軍圣，男，1968年生。湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。

Quantitative Diagnosis Method of Gear Cracks Based on Noise-assisted LOD

Wu Jiateng1Peng Xiaoyan1Yang Yu1Zhang Kang2Cheng Junsheng1

1.State key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body,Hunan University, Changsha, 410082 2.Changsha University of Science and Technology, Changsha, 410076

A new method of quantitative diagnosis of gear crack faults was proposed based on noise-assisted LOD which combined gear fault mechanism with fault diagnosis methods. Firstly, the feature vector matrixes were constituted by feature parameters which sensitively and independent of working conditions might be extracted from a dynamics model established to obtain the dynamics responses under different levels of cracks and input into the support vector regression(SVR),thus the mapping relationship among feature parameters and levels of gear cracks was created. Based on mapping relationship, the quantitative diagnosis of gear cracks was realized by using noise-assisted LOD extracting feature parameters from actual gear crack signals.

noise-assisted; local oscillatory-characteristic decomposition(LOD); feature extrac-tion; mapping relationship; quantitative diagnosis of gear crack

2016-01-26

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575168，51375152，51305046)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015BAF32B03);智能型新能源汽車(chē)協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目；湖南省綠色汽車(chē)協(xié)同創(chuàng)新中心項(xiàng)目

TN911.7; TH113.1

10.3969/j.issn.1004-132X.2016.23.011

馬永敬，男，1987年生。中車(chē)青島四方機(jī)車(chē)車(chē)輛股份有限公司工程師，合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院博士研究生。研究方向?yàn)橹圃爝^(guò)程監(jiān)測(cè)與控制、數(shù)字化工廠。劉明周，男，1968年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。文 勃，男，1966年生。中車(chē)青島四方機(jī)車(chē)車(chē)輛股份有限公司高級(jí)工程師。凌 琳，男，1987年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院講師、博士。