技術(shù)特征：

1.一種用于采集、提取及診斷齒輪箱早期故障特征信號(hào)的方法，其特征在于：該方法的實(shí)施如下，

步驟(1)將聲發(fā)射傳感器安裝在齒輪箱設(shè)備需要監(jiān)測(cè)的部位，一般選擇齒輪箱軸承座處，用以采集齒輪箱工作狀態(tài)下的聲發(fā)射信號(hào)；

步驟(2)應(yīng)用基于奇異譜和冗余提升小波分析的齒輪箱早期故障診斷方法的步驟如下：

1)取一組等間隔采樣的離散信號(hào)X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，按照每行排列n個(gè)采樣點(diǎn)，每行一次往后移一個(gè)采樣間隔，構(gòu)造出m×n階矩陣：

式中1＜n＜N,m＝N-n+1，矩陣A稱之為Hankel矩陣，又稱之為重構(gòu)吸引子軌跡矩陣；

根據(jù)上述原理，選取冗余提升小波分解過(guò)程中的高頻信號(hào)即細(xì)節(jié)信號(hào)，構(gòu)成一序列S＝{s_i,i＝1,2,…N}，并對(duì)此序列進(jìn)行奇異譜分析，依據(jù)一定的延時(shí)τ，將此序列嵌入到維數(shù)為m的矩陣中，經(jīng)過(guò)重構(gòu)得到的矢量為

S_i＝{s_(j-1)+1,s_(j-1)+2,…s_(j-1)+1+L} (2)

式中L＝N-(M-1)τ-1

將m個(gè)矢量構(gòu)造成L×m的矩陣為軌道矩陣G_m，即

然后對(duì)軌道矩陣G_m進(jìn)行奇異值分解(SVD)，根據(jù)矩陣?yán)碚?，G_m∈R^m×L中必定存在正交矩陣U∈R^m×m、V∈R^L×L滿足G_m＝UDV^T，并存在一個(gè)對(duì)角矩陣D＝diag(λ₁,λ₂,…λ_m)，且滿足λ₁＞λ₂＞…＞λ_m，即m個(gè)奇異值，取奇異譜為：

$C_j={\mathrm{\λ}}_j/\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j,j=1,2,...,m---\left(4\right)$

2)基于奇異譜分析的最優(yōu)分解層數(shù)的確定

根據(jù)小波變換原理，如果小波分解層數(shù)不足，將導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的能量受到限制，致使其對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)容易與其他小波系數(shù)在幅值上混淆；小波系數(shù)表現(xiàn)為白噪聲特性；如果小波分解層數(shù)逐漸增多時(shí)，有用信號(hào)的受壓縮性較顯著，小波系數(shù)的幅值明顯大于噪聲信號(hào)，說(shuō)明有用信號(hào)在小波空間中占主導(dǎo)地位，小波系數(shù)表現(xiàn)為信號(hào)特性；由此容易得出，分解層數(shù)的確定是至關(guān)重要的，分解層數(shù)不足，致使信噪比差，信號(hào)奇異譜圖較為平坦；當(dāng)分解層數(shù)逐漸變大時(shí)，信號(hào)奇異譜出現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)；故可將奇異譜變化斜率K作為最佳分解層數(shù)的判定；

$K_i=\frac{{\mathrm{\λ}}_{i1}}{{\mathrm{\λ}}_{im}}---\left(5\right)$

式中i——當(dāng)前分解層，即第i層；

λ_i1——第i層分解層下經(jīng)過(guò)SVD分解后最大奇異值；

λ_im——第i層分解層下經(jīng)過(guò)SVD分解后最小奇異值；

K_i——第i層分解層下奇異譜斜率

根據(jù)奇異譜變化斜率K，當(dāng)分解層數(shù)逐漸增多時(shí)，信號(hào)經(jīng)過(guò)冗余提升小波降噪后，信噪比明顯增強(qiáng)；于此同時(shí)奇異譜的斜率K也呈現(xiàn)增大趨勢(shì)；當(dāng)奇異譜斜率達(dá)到到達(dá)峰值時(shí)，信號(hào)的信噪比達(dá)到最大，此時(shí)實(shí)現(xiàn)了分解層數(shù)的最優(yōu)化，從而充分發(fā)揮了小波分析的效果；大量實(shí)驗(yàn)顯示：當(dāng)分解層數(shù)大于5時(shí)，信號(hào)大多會(huì)出現(xiàn)失真，故設(shè)定最大分解層數(shù)n_max為5；

由此根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)得出閾值的計(jì)算公式為：

$K_{thl}=\frac{2}{1+\exp (-{\stackrel{\‾}{e}}_1*4)}+0.05---\left(6\right)$

式中e_j1為尺度為i＝1上細(xì)節(jié)信號(hào)的奇異值；

選取不同信噪比的含噪信號(hào)進(jìn)行不同分解層數(shù)下奇異譜斜率計(jì)算，隨著分解層數(shù)的增加奇異譜斜率也逐漸增大，當(dāng)奇異譜斜率達(dá)到某特定值后，奇異譜的斜率會(huì)隨著分解層數(shù)的增加而有下降的趨勢(shì)，說(shuō)明當(dāng)分解層數(shù)達(dá)到一定值時(shí)，有效信號(hào)的特征得到充分地增強(qiáng)，此時(shí)分解層數(shù)為最優(yōu)；

3)利用步驟(1)采集的聲發(fā)射信號(hào)根據(jù)分解層數(shù)最優(yōu)化實(shí)現(xiàn)過(guò)程選定最優(yōu)化分解層數(shù)；

4)根據(jù)選定最優(yōu)化分解層數(shù)，對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)利用冗余提升小波分析處理得到信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖；通過(guò)對(duì)時(shí)域圖和頻域圖的分析判定設(shè)備故障情況。