基于MATLAB的齒輪箱加速度信號模糊識別傳感器系統分析設計

李俊偉，房建東

（內蒙古工業大學 信息工程學院，內蒙古 呼和浩特010080）

基于MATLAB的齒輪箱加速度信號模糊識別傳感器系統分析設計

李俊偉，房建東

（內蒙古工業大學 信息工程學院，內蒙古 呼和浩特010080）

以齒輪箱加速度傳感器系統為研究對象，設計模糊智能辨識系統，對加速度進行模糊化，構建模糊規則，輸出擬人類語言值。基于MATLAB軟件平臺，建立模糊控制規則并進行仿真研究，仿真結果驗證了模糊傳感器設計的合理性，具有實際指導意義。

齒輪箱；傳感器；加速度；振動

變速箱廣泛應用于各種工業設備中，是旋轉機械和狀態監測領域的核心部件[1]。變速箱是機械設備中最常見和最容易損壞的部分，以風力發電機為例，據統計，齒輪箱故障率已超過60%[2]。振動作為一種載體，反映了齒輪箱的運行狀態，它包含了豐富的機械設備故障信息。振動特性可以反映機械設備運行狀態的特點，為了判斷齒輪的運行狀態，分析齒輪振動信號是齒輪故障診斷最有效、最常用的方法[3，4]。

傳統的齒輪箱振動信號檢測主要依靠人工經驗，隨著計算機技術的快速發展，對齒輪箱的振動檢測已進入新的階段，但這些技術仍然離不開人工經驗，依靠專業的人來做一個數據的實時分析，從而形成一個知識庫，但不利于知識庫的擴展。這一缺點帶來了許多錯誤的振動檢測結果[5-7]。振動檢測方法是多種多樣的，頻譜分析是眾多方法之一，觀察齒輪振動信號的頻譜結構，有效地對齒輪故障的頻譜進行分析。然而，邊頻帶的具體特征不易獲得，容易得出錯誤的診斷結果[8，9]。傳統振動檢測技術中存在諸多不利因素，其應用有限。

設計提出了一種齒輪箱加速度信號模糊識別智能傳感器系統。變速箱的結構和工作環境對傳感器的影響不大，降低了檢測和安裝的難度，也有很大的適應性。模糊傳感器具有良好的魯棒性和靈活性，加速度被識別為相應的人類語言值，實現齒輪箱振動信息的智能檢測，獲得齒輪箱的運行狀態和可能的故障，做到預測，估計和判斷，它可以為變速箱的更換和維修提供決策依據，因此本文的研究具有重要的現實意義。

1 模糊傳感器設計

1.1 模糊傳感器

模糊算法不需要具體的數學模型，算法實現方便，易于工程實踐并且魯棒性很好[10]。模糊識別傳感器是基于傳統的參數測量和模糊理論，將變量模糊化，通過模糊規則輸出相應的結果，模糊輸出形式為語言值。

圖1 模糊傳感器基本邏輯結構

如圖1所示，基于模糊算法理論，模糊傳感器的基本邏輯結構由信號提取、信號處理、數值/符號轉換、模糊概念合成4部分組成[11]。

1）加速度傳感器提取信號得到齒輪箱加速度信號，完成振動信號測量任務。

2）信號處理模塊有3個基本任務：信號放大和濾波、多傳感器信息融合算法、模擬/數字轉換和計算機之間的信息傳輸。

3）數字/符號轉換模塊是模糊測量的核心，它是由計算機完成的。振動信號的精度取決于存儲庫和數據庫。

4）在模糊概念合成模塊中，基于知識庫和數字/符號轉換模塊的輸出，模糊推理和合成，獲得了正確的語言值。

1.2 模糊化

齒輪箱加速度數據范圍為0~70 g，其基本論域為[0，70]。將加速度劃分為5個模糊子集：{強振，較強振，中振，微振，正常}，對應的模糊集合：{VH，H，D，S，VS}，隸屬度函數如圖2所示，其公式如式（1）所示。

圖2 齒輪箱加速度隸屬度函數

1.3 模糊推理

模糊推理采用最大隸屬度法，比較齒輪箱加速度所對應的 5 個隸屬度大小，即 yVS、yS、yD、yH、yVH。 依據得到的最大隸屬度，確定輸入所屬的模糊集合，輸出對應的語言值，模糊規則如表1所示。

表1 模糊規則

1.4 齒輪箱振動檢測

齒輪箱加速度多點檢測，獲得齒輪的綜合振動特性。在選擇檢測點位置時，考慮點的數量和測量方向，所有的結構點都必須包含在測量點內[12-14]。

為了深入分析齒輪箱的振動，研究齒輪箱的主要振動原因和特點。選擇8個檢測點，選擇可以得到齒輪箱振動的完整信息位置，如機器腳、觀察蓋、電機等，并且沒有明顯的局部振動，將檢測點編號。檢測點位置如圖3所示。

每個傳感器都有3個方向 （X，Y，Z）的傳感探頭，在每個幾何點，在水平方向上，垂直方向和軸向方向測量振動響應。對于每個檢測點，獲得3個加速度信號，并計算出信號的根均方值，該值被用來作為振動響應。

圖3 檢測點位置示意圖

檢測不同位置，觀察實時工作狀態，及時發現故障，從而提高齒輪箱的可靠性和穩定性。

2 仿真分析

文中基于MATLAB軟件平臺，構建齒輪箱加速度信號模糊識別傳感器系統，編寫程序并仿真，驗證設計的正確性。系統頂層結構圖如圖4所示。

圖4 系統頂層結構圖

仿真數據取自文獻[15]，以船用齒輪箱為研究對象，獲取測量數據。表2和表3分別對應于齒輪箱表面的系統動力性能優化前后的振動加速度值，X、Y、Z方向分別代表水平、垂直和軸向方向，總加速度值為均方根值。

表2 優化前的各點的振動加速度（單位:m/s2）

表3 優化后的各點的振動加速度（單位:m/s2）

優化后的平均加速度數值較小，模糊傳感器輸出相應的語言值，圖5-圖7分別為優化前后X、Y、Z方向的加速度值比較情況，圖8為優化前后的總加速度值對比圖。

圖5 優化前后X方向的加速度值

圖6 優化前后Y方向的加速度值

通過對比圖5~圖8驗證結果，齒輪箱優化后各測點加速度比優化前都有所減少，箱體振動明顯改善。仿真結果證明模糊傳感器輸出語言值的正確性，系統設計的合理性得到驗證。

圖7 優化前后Z方向的加速度值

圖8 優化前后的總加速度值

3 結 論

設計齒輪箱加速度信號模糊識別傳感器系統，對加速度數據進行模糊化，分為5個模糊子集，模糊推理采用最大隸屬度法，輸出對應的語言值。利用MATLAB軟件仿真，進行模糊推理仿真和曲線顯示，仿真結果證明了系統設計的合理性。

本次設計為齒輪箱振動加速度測量或監測提供一種手段，也為需要解決振動現象的工程提供了參考方法。設計的系統尚有諸多不足，在齒輪箱的動態特性分析方面有很大的局限性，可以考慮多因素分析齒輪箱的振動特性，得到更好的測試結果。

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Analysis and design of the fuzzy recognition sensor system for gearbox acceleration signal

LI Jun-wei，FANG Jian-dong
（College of Information Engineering， Inner Mongolia University of Technology，Hohhot 010080， China）

In this paper， a fuzzy intelligent identification system is designed， gearbox acceleration sensor as the research object.The fuzzy control rules are set up and the simulation is carried out based on MATLAB.The simulation results show that the design of the fuzzy sensor is reasonable，which has practical guiding significance.

gearbox； sensor； acceleration； vibration

TN06

A

1674－6236（2017）12-0037-04

2016-08-23稿件編號：201608163

內蒙古自治區科學基金項目（2014MS0619）；內蒙古自治區科技計劃項目 （20120304）

李俊偉（1988—），男，河南開封人，碩士研究生。研究方向：信息處理與決策支持。