基于同步壓縮變換框架的變轉(zhuǎn)速行星齒輪箱故障精準識別算法探究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，行星齒輪箱作為關(guān)鍵的機械傳動部件，憑借其傳動比大、結(jié)構(gòu)緊湊、承載能力強以及傳動效率高等諸多優(yōu)勢，被廣泛應用于航空航天、風力發(fā)電、汽車制造、工業(yè)機器人等眾多重要領(lǐng)域。在航空航天領(lǐng)域，行星齒輪箱是飛行器動力傳輸系統(tǒng)的核心部件，其性能的優(yōu)劣直接關(guān)乎飛行器的飛行安全與任務執(zhí)行能力；在風力發(fā)電行業(yè)，行星齒輪箱承擔著將風輪的低速旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為發(fā)電機高速旋轉(zhuǎn)的關(guān)鍵任務，是風力發(fā)電機組的重要組成部分，其運行狀態(tài)的可靠性對風力發(fā)電的效率和穩(wěn)定性起著決定性作用。然而，由于行星齒輪箱工作環(huán)境復雜多變，常常面臨高溫、高壓、高負載以及劇烈振動等惡劣工況，同時還要承受交變載荷和沖擊載荷的作用，這使得其內(nèi)部的齒輪、軸承等零部件極易發(fā)生磨損、疲勞、裂紋甚至斷裂等故障。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在各類旋轉(zhuǎn)機械故障中，行星齒輪箱故障所占比例高達30%-50%，已成為影響設備正常運行和生產(chǎn)效率的主要因素之一。一旦行星齒輪箱發(fā)生故障，不僅會導致設備停機，造成巨大的經(jīng)濟損失，還可能引發(fā)嚴重的安全事故，對人員生命和財產(chǎn)安全構(gòu)成威脅。隨著工業(yè)自動化和智能化的快速發(fā)展，對行星齒輪箱的性能和可靠性提出了更高的要求。在實際運行過程中，許多行星齒輪箱需要在變轉(zhuǎn)速工況下工作，例如風力發(fā)電機的風輪轉(zhuǎn)速會隨著風速的變化而不斷改變，汽車在行駛過程中變速箱的轉(zhuǎn)速也會根據(jù)路況和駕駛需求頻繁調(diào)整。在變轉(zhuǎn)速工況下，行星齒輪箱的振動信號呈現(xiàn)出明顯的時變特性，其故障特征頻率不再是固定值，而是隨轉(zhuǎn)速的變化而變化，這使得傳統(tǒng)的基于恒定轉(zhuǎn)速假設的故障識別算法難以準確提取故障特征，導致故障診斷的準確率大幅下降。傳統(tǒng)的故障識別算法，如時域分析方法中的均值、方差、峰值指標等，雖然計算簡單，但對信號的時變特性和復雜故障特征的描述能力有限；頻域分析方法，如傅里葉變換，在處理平穩(wěn)信號時能夠有效地提取信號的頻率成分，但對于變轉(zhuǎn)速工況下的非平穩(wěn)信號，由于其假設信號的頻率成分不隨時間變化，無法準確反映故障特征頻率的時變規(guī)律，容易出現(xiàn)頻率模糊和泄漏現(xiàn)象，從而影響故障診斷的準確性。時頻分析方法，如短時傅里葉變換、小波變換等，雖然在一定程度上能夠處理非平穩(wěn)信號，但在時頻分辨率和能量聚集性方面存在不足，對于變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱故障特征的提取效果仍不理想。同步壓縮變換框架作為一種新興的時頻分析方法，近年來在信號處理領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注。該方法通過對時頻分布進行重分配，能夠有效提高時頻分辨率，增強時頻能量聚集性，從而更準確地提取信號的瞬時頻率和幅值信息。將同步壓縮變換框架應用于變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別中，有望突破傳統(tǒng)算法的局限性，提高故障特征提取的精度和可靠性，為行星齒輪箱的故障診斷提供更加有效的技術(shù)手段。綜上所述，開展基于同步壓縮變換框架的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法研究具有重要的理論意義和實際應用價值。從理論層面來看，有助于豐富和完善行星齒輪箱故障診斷的理論體系，推動時頻分析方法在機械故障診斷領(lǐng)域的深入發(fā)展；從實際應用角度而言，能夠為工業(yè)生產(chǎn)中行星齒輪箱的運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷提供更為準確、可靠的技術(shù)支持，及時發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，采取有效的維修措施，降低設備故障率，提高生產(chǎn)效率，保障工業(yè)生產(chǎn)的安全、穩(wěn)定運行。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1行星齒輪箱故障診斷的研究現(xiàn)狀行星齒輪箱故障診斷作為保障工業(yè)設備安全穩(wěn)定運行的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國內(nèi)外學者和工程技術(shù)人員研究的重點領(lǐng)域。早期的行星齒輪箱故障診斷主要依賴于人工經(jīng)驗，通過操作人員的聽覺、觸覺和視覺等感官手段來判斷設備是否存在故障。例如，操作人員憑借豐富的經(jīng)驗，通過傾聽行星齒輪箱運行時發(fā)出的聲音，判斷是否有異常的噪聲或振動，以此來推測是否出現(xiàn)齒輪磨損、斷裂等故障。然而，這種方法存在很大的局限性，其準確性和可靠性高度依賴于診斷人員的經(jīng)驗和技術(shù)水平，且難以對潛在的早期故障進行有效檢測。隨著傳感器技術(shù)、信號處理技術(shù)和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，行星齒輪箱故障診斷技術(shù)逐漸從傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗診斷向數(shù)字化、智能化診斷方向發(fā)展。在數(shù)字化測試方法階段，振動分析成為應用最為廣泛的故障診斷技術(shù)之一。通過在行星齒輪箱的關(guān)鍵部位安裝振動傳感器，采集設備運行過程中的振動信號，然后運用各種信號處理技術(shù)，如時域分析、頻域分析和時頻分析等，對振動信號進行特征提取和模式識別，從而實現(xiàn)對行星齒輪箱故障的準確診斷。時域分析方法主要通過計算振動信號的均值、方差、峰值指標、峭度等統(tǒng)計參數(shù)來判斷設備的運行狀態(tài)。當行星齒輪箱出現(xiàn)故障時，這些統(tǒng)計參數(shù)會發(fā)生明顯變化，例如齒輪磨損會導致振動信號的均值和方差增大，峰值指標和峭度值也會相應改變。頻域分析方法則是利用傅里葉變換將時域振動信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，通過分析信號的頻率成分和幅值，識別出與故障相關(guān)的特征頻率。正常情況下，行星齒輪箱的振動信號在特定的頻率范圍內(nèi)具有穩(wěn)定的幅值分布，當出現(xiàn)故障時，會在特定的故障特征頻率處出現(xiàn)幅值異常增大或新的頻率成分。除了振動分析，聲譜分析和油液分析等技術(shù)也在行星齒輪箱故障診斷中得到了應用。聲譜分析通過采集行星齒輪箱運行過程中產(chǎn)生的聲音信號，分析其頻率成分和幅值變化，來判斷設備是否存在故障。不同類型的故障會產(chǎn)生不同特征的聲音信號，例如齒輪嚙合不良會產(chǎn)生高頻噪聲，軸承故障會產(chǎn)生周期性的沖擊聲。油液分析則是通過采集行星齒輪箱潤滑油的樣本，檢測潤滑油中微小顆粒的數(shù)量、成分和尺寸分布等信息，來判斷行星齒輪箱的磨損程度和故障類型。當行星齒輪箱內(nèi)部零部件發(fā)生磨損時，會產(chǎn)生金屬碎屑等顆粒混入潤滑油中，通過對這些顆粒的分析，可以推斷出磨損的部位和程度。近年來，隨著人工智能和機器學習技術(shù)的飛速發(fā)展，基于智能算法的行星齒輪箱故障診斷方法成為研究熱點。這些方法通過對大量的故障樣本數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立故障診斷模型，實現(xiàn)對行星齒輪箱故障的自動識別和分類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能夠?qū)碗s的故障模式進行準確識別。通過將行星齒輪箱的振動信號特征作為輸入，訓練ANN模型，使其能夠根據(jù)輸入特征判斷行星齒輪箱的運行狀態(tài)是否正常，以及故障的類型和程度。支持向量機（SVM）則是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類方法，在小樣本、非線性分類問題上具有獨特的優(yōu)勢。它通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本數(shù)據(jù)分開，從而實現(xiàn)故障診斷。深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），也在行星齒輪箱故障診斷中展現(xiàn)出了良好的性能。CNN能夠自動提取振動信號的局部特征，對于圖像化的振動信號特征具有很強的處理能力；RNN則擅長處理時間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉振動信號的時間序列特征，對于分析故障的發(fā)展趨勢具有重要作用。1.2.2時頻分析方法的研究現(xiàn)狀時頻分析方法作為處理非平穩(wěn)信號的重要工具，在行星齒輪箱故障診斷中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的傅里葉變換是最早應用的頻域分析方法，它假設信號是平穩(wěn)的，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，通過分析頻率成分來獲取信號的特征。然而，對于變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號，由于其具有明顯的時變特性，傳統(tǒng)傅里葉變換無法準確反映信號的頻率隨時間的變化情況，導致故障特征提取困難。為了克服傳統(tǒng)傅里葉變換的局限性，短時傅里葉變換（STFT）應運而生。STFT通過在時域上對信號加窗，將信號分成許多小段，然后對每一小段信號進行傅里葉變換，從而得到信號的時頻分布。這種方法在一定程度上能夠處理非平穩(wěn)信號，揭示信號頻率隨時間的變化情況。但STFT的窗口大小是固定的，對于不同頻率成分的信號，其時間分辨率和頻率分辨率無法同時達到最優(yōu)。對于高頻信號，需要較窄的窗口以獲得較高的時間分辨率；而對于低頻信號，則需要較寬的窗口以獲得較高的頻率分辨率。小波變換（WT）是一種具有多分辨率分析特性的時頻分析方法。它通過使用不同尺度的小波基函數(shù)對信號進行分解，能夠在不同的時間和頻率尺度上對信號進行分析，從而有效地處理非平穩(wěn)信號。小波變換的基函數(shù)具有良好的時頻局部化特性，能夠根據(jù)信號的特點自適應地調(diào)整時間分辨率和頻率分辨率，在高頻段具有較高的時間分辨率，在低頻段具有較高的頻率分辨率。但小波變換的小波基函數(shù)選擇具有一定的主觀性，不同的小波基函數(shù)對信號的分析結(jié)果可能會有較大差異，且小波變換在處理多分量信號時，容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，影響故障特征的準確提取。經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）是一種自適應的信號分解方法，它能夠?qū)碗s的非平穩(wěn)信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。每個IMF分量都具有不同的特征尺度，反映了信號在不同時間尺度上的波動特性。EMD方法不需要預先設定基函數(shù)，完全根據(jù)信號自身的特點進行分解，具有很強的自適應性。但EMD方法也存在一些問題，如模態(tài)混疊現(xiàn)象嚴重，分解結(jié)果受噪聲影響較大，且分解過程中存在端點效應，會導致分解結(jié)果在信號端點處出現(xiàn)失真。為了改進EMD方法的不足，學者們提出了多種改進算法。集合經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）通過在原始信號中加入白噪聲，然后對多個加入白噪聲后的信號進行EMD分解，最后將分解結(jié)果進行平均，有效地抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象。但EEMD方法仍然存在分解結(jié)果不唯一、計算效率低等問題。互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解（CEEMD）在EEMD的基礎(chǔ)上，通過加入正負成對的白噪聲，進一步提高了分解結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性，但計算量也相應增加。同步壓縮變換（SST）作為一種新興的時頻分析方法，近年來受到了廣泛關(guān)注。SST通過對時頻分布進行重分配，將時頻平面上的能量向真實的瞬時頻率聚集，從而提高時頻分辨率，增強時頻能量聚集性。SST能夠更準確地提取信號的瞬時頻率和幅值信息，對于處理變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號具有獨特的優(yōu)勢。但傳統(tǒng)的SST方法在處理復雜信號時，仍然存在時頻分辨率不足、計算復雜度高等問題。為了進一步提高SST方法的性能，學者們提出了高階同步壓縮變換、分步迭代同步壓縮變換、基于時變窗口旋轉(zhuǎn)的同步壓縮變換等改進算法，這些算法在不同程度上提高了SST方法的時頻分辨率和能量聚集性，為變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別提供了更有效的技術(shù)手段。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究旨在深入探究基于同步壓縮變換框架的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法，主要研究內(nèi)容如下：變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號模型研究：對傳統(tǒng)定軸齒輪箱振動信號模型進行回顧與分析，在此基礎(chǔ)上深入研究行星齒輪箱的振動信號模型。分別建立平穩(wěn)工況下和變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號模型，詳細推導變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱的故障特征頻率計算公式，全面分析變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號的特性，包括信號的非平穩(wěn)性、頻率調(diào)制特性以及幅值調(diào)制特性等，為后續(xù)的故障特征提取和故障識別算法研究奠定堅實的理論基礎(chǔ)。同步壓縮變換相關(guān)理論與算法研究：系統(tǒng)地研究同步壓縮變換的基本理論，深入剖析其在時頻分析中的原理和優(yōu)勢。對高階同步壓縮變換進行研究，包括二階同步壓縮變換和高階同步壓縮變換，分析其在提高時頻分辨率和能量聚集性方面的作用。提出基于分步迭代的同步壓縮變換算法，詳細闡述算法的原理和實現(xiàn)步驟，通過仿真分析對比該算法與傳統(tǒng)同步壓縮變換算法在時頻能量聚集性方面的性能差異，驗證所提算法的有效性和優(yōu)越性?；诘鷷r變窗口旋轉(zhuǎn)同步壓縮變換的瞬時頻率提取算法研究：對兩種傳統(tǒng)的瞬時頻率提取算法，即Teager能量算子法和譜峰檢測法進行研究，分析其優(yōu)缺點和適用范圍。研究傳統(tǒng)的窗口旋轉(zhuǎn)時頻分析算法，包括調(diào)頻率與時頻能量集中的關(guān)系、線性調(diào)頻變換以及多窗口旋轉(zhuǎn)的調(diào)頻變換等。提出基于時變窗口旋轉(zhuǎn)的同步壓縮變換算法，詳細介紹該算法的原理和實現(xiàn)過程，通過仿真分析與性能對比研究，驗證該算法在瞬時頻率提取方面的優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上，進一步提出基于迭代時變窗口旋轉(zhuǎn)同步壓縮變換的瞬時頻率提取算法，闡述該算法的理論和實現(xiàn)步驟，通過仿真分析與對比研究，驗證該算法在變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號瞬時頻率提取中的準確性和可靠性?；诟倪M分步迭代同步壓縮變換的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法研究：研究廣義解調(diào)和階次分析的基本原理，將其應用于變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號的處理，以消除轉(zhuǎn)速波動對故障特征頻率的影響。提出基于改進的分步迭代同步壓縮變換的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法，詳細闡述算法的理論和框架。通過對單分量信號和多分量信號的仿真分析與對比研究，驗證改進算法在時頻分辨率和能量聚集性方面的提升效果。將改進算法應用于變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱仿真信號分析與故障識別，通過實驗設計和實驗結(jié)果分析，驗證該算法在實際應用中的有效性和準確性，能夠準確識別行星齒輪箱的故障類型和故障程度。1.3.2研究方法本研究綜合運用多種研究方法，確保研究的全面性、科學性和有效性：理論分析：深入研究行星齒輪箱的結(jié)構(gòu)、工作原理以及振動信號產(chǎn)生機制，結(jié)合機械動力學、信號處理等相關(guān)理論，建立變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號模型，分析信號特性和故障特征頻率。對同步壓縮變換框架及其相關(guān)算法進行理論推導和分析，深入理解其原理和性能特點，為算法改進和應用提供理論依據(jù)。仿真實驗：利用MATLAB等仿真軟件，搭建行星齒輪箱振動信號仿真模型，模擬不同工況下的正常和故障狀態(tài)，生成大量的仿真信號數(shù)據(jù)。通過對仿真信號進行處理和分析，驗證所提算法的有效性和優(yōu)越性，對比不同算法的性能指標，如時頻分辨率、能量聚集性、故障識別準確率等，為算法優(yōu)化提供參考。案例分析：搭建行星齒輪箱實驗平臺，模擬實際運行中的變轉(zhuǎn)速工況，采集正常和故障狀態(tài)下的振動信號數(shù)據(jù)。將所提故障識別算法應用于實際采集的信號數(shù)據(jù)，進行故障診斷和識別，分析實驗結(jié)果，評估算法在實際應用中的可行性和可靠性，解決實際工程中的問題。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1行星齒輪箱結(jié)構(gòu)與工作原理行星齒輪箱作為一種高效、緊湊的機械傳動裝置，在眾多工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。其獨特的結(jié)構(gòu)和工作原理賦予了它一系列優(yōu)異的性能特點，使其成為現(xiàn)代機械設備中不可或缺的重要組成部分。行星齒輪箱主要由太陽輪、行星輪、內(nèi)齒圈和行星架等部件組成。其中，太陽輪位于齒輪箱的中心位置，是主動輪，通過輸入軸接收外部動力；行星輪通常有多個，它們均勻分布在太陽輪周圍，并與太陽輪和內(nèi)齒圈同時嚙合；內(nèi)齒圈是一個固定的齒圈，位于行星輪的外側(cè)，為行星輪提供支撐和約束；行星架則將行星輪連接在一起，并通過輸出軸輸出動力。在行星齒輪箱的工作過程中，太陽輪作為主動件開始旋轉(zhuǎn)，帶動與之嚙合的行星輪進行公轉(zhuǎn)和自轉(zhuǎn)。由于行星輪與內(nèi)齒圈也保持嚙合狀態(tài)，且內(nèi)齒圈固定不動，這就使得行星輪在公轉(zhuǎn)的同時，其自身的旋轉(zhuǎn)也會受到內(nèi)齒圈的約束，從而產(chǎn)生一種復合運動。這種復合運動使得行星架能夠以一定的傳動比輸出動力，實現(xiàn)減速或增速的功能。具體來說，行星齒輪箱的傳動比可以通過以下公式計算：i=1+\frac{Z_2}{Z_1}其中，i為傳動比，Z_1為太陽輪的齒數(shù)，Z_2為內(nèi)齒圈的齒數(shù)。從公式中可以看出，行星齒輪箱的傳動比不僅取決于太陽輪和內(nèi)齒圈的齒數(shù)比，還與行星輪的數(shù)量和分布方式有關(guān)。通過合理設計這些參數(shù)，可以獲得不同的傳動比，以滿足各種不同的工作需求。在實際應用中，行星齒輪箱的工作原理還涉及到多個方面的因素。例如，在風力發(fā)電領(lǐng)域，行星齒輪箱需要將風輪的低速旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為發(fā)電機的高速旋轉(zhuǎn)，以實現(xiàn)高效的能量轉(zhuǎn)換。在這個過程中，行星齒輪箱不僅要承受巨大的扭矩和沖擊力，還要適應不同的風速和工況變化，確保穩(wěn)定可靠的運行。為了滿足這些要求，行星齒輪箱通常采用高強度的材料制造，并配備先進的潤滑和冷卻系統(tǒng)，以減少磨損和熱量產(chǎn)生，提高傳動效率和使用壽命。此外，行星齒輪箱的設計還需要考慮到噪音和振動的控制。由于行星齒輪箱在工作過程中會產(chǎn)生一定的噪音和振動，這些噪音和振動不僅會影響設備的正常運行，還會對周圍環(huán)境造成污染。為了降低噪音和振動，行星齒輪箱通常采用優(yōu)化的齒輪設計和制造工藝，以及先進的減振和降噪技術(shù)，如采用高精度的齒輪加工工藝、優(yōu)化齒輪的齒形和齒向、增加減振墊和隔音罩等措施，以提高設備的運行穩(wěn)定性和舒適性。2.2變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號特性在工業(yè)實際運行中，行星齒輪箱常常面臨變轉(zhuǎn)速工況，這種工況下的振動信號特性與平穩(wěn)工況下存在顯著差異。變轉(zhuǎn)速對行星齒輪箱振動信號的影響是多方面的，深入研究這些影響以及振動信號的非平穩(wěn)特性，對于準確提取故障特征、實現(xiàn)高效的故障診斷具有重要的理論支撐作用。變轉(zhuǎn)速工況下，行星齒輪箱的振動信號首先表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)性。在平穩(wěn)工況時，行星齒輪箱的振動信號具有相對穩(wěn)定的頻率成分和幅值特征，其時域波形呈現(xiàn)出一定的周期性和規(guī)律性。例如，當行星齒輪箱以恒定轉(zhuǎn)速運行時，齒輪嚙合產(chǎn)生的振動信號在時域上表現(xiàn)為周期性的脈沖序列，其周期與齒輪的嚙合頻率相關(guān)。而在變轉(zhuǎn)速工況下，由于轉(zhuǎn)速的不斷變化，齒輪的嚙合頻率也隨之改變，導致振動信號的周期不再固定，時域波形變得復雜且不規(guī)則。這種非平穩(wěn)性使得傳統(tǒng)的基于平穩(wěn)信號假設的分析方法，如傅里葉變換等，難以準確提取信號的特征信息。變轉(zhuǎn)速還會導致行星齒輪箱振動信號出現(xiàn)頻率調(diào)制和幅值調(diào)制現(xiàn)象。頻率調(diào)制是指信號的瞬時頻率隨時間發(fā)生變化，在行星齒輪箱中，當轉(zhuǎn)速變化時，齒輪的嚙合頻率會發(fā)生相應的改變，從而使振動信號的頻率成分在時間軸上發(fā)生調(diào)制。假設行星齒輪箱的太陽輪轉(zhuǎn)速為n_1，行星輪轉(zhuǎn)速為n_2，內(nèi)齒圈轉(zhuǎn)速為n_3，在變轉(zhuǎn)速工況下，這些轉(zhuǎn)速隨時間的變化關(guān)系可表示為n_1(t)、n_2(t)、n_3(t)。由于齒輪嚙合頻率與轉(zhuǎn)速成正比，因此齒輪嚙合頻率f_m也會隨時間變化，即f_m(t)=k\cdotn(t)（其中k為比例系數(shù)，n(t)為相關(guān)齒輪的轉(zhuǎn)速）。這種頻率調(diào)制現(xiàn)象使得振動信號的頻率成分變得復雜，增加了故障特征提取的難度。幅值調(diào)制則是指信號的幅值隨時間發(fā)生變化，在行星齒輪箱中，幅值調(diào)制通常與齒輪的故障狀態(tài)以及負載變化等因素有關(guān)。當行星齒輪出現(xiàn)故障時，如齒面磨損、裂紋等，會導致齒輪嚙合時的沖擊力發(fā)生變化，從而使振動信號的幅值出現(xiàn)調(diào)制現(xiàn)象。負載的變化也會引起行星齒輪箱內(nèi)部的受力狀態(tài)改變，進而影響振動信號的幅值。當負載增加時，齒輪嚙合時的摩擦力增大，振動信號的幅值可能會相應增大；反之，當負載減小時，幅值可能會減小。此外，變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號的能量分布也會發(fā)生變化。在平穩(wěn)工況下，振動信號的能量主要集中在與齒輪嚙合頻率及其倍頻相關(guān)的頻率成分上。而在變轉(zhuǎn)速工況下，由于頻率調(diào)制和幅值調(diào)制的存在，能量會在更廣泛的頻率范圍內(nèi)分布，且能量分布隨時間變化。這種能量分布的變化使得傳統(tǒng)的基于固定頻率范圍的故障診斷方法難以準確識別故障特征。綜上所述，變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號具有明顯的非平穩(wěn)性、頻率調(diào)制和幅值調(diào)制特性，以及復雜的能量分布變化。這些特性為故障特征提取帶來了巨大挑戰(zhàn)，需要采用更加有效的時頻分析方法，如同步壓縮變換框架等，來準確分析振動信號，提取故障特征，實現(xiàn)行星齒輪箱的可靠故障診斷。2.3同步壓縮變換框架原理同步壓縮變換（SST）作為一種先進的時頻分析方法，在處理非平穩(wěn)信號時展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，為變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別提供了新的技術(shù)路徑。其核心原理基于對傳統(tǒng)時頻表示的優(yōu)化，通過重分配時頻能量，有效提升了時頻分辨率和能量聚集性。同步壓縮變換的基本原理是對傳統(tǒng)時頻表示進行后處理。在信號處理中，傳統(tǒng)的時頻分析方法，如短時傅里葉變換（STFT）和連續(xù)小波變換（CWT），雖然能夠提供信號在時間和頻率上的分布信息，但存在時頻分辨率的局限性。以短時傅里葉變換為例，它通過滑動窗口對信號進行傅里葉變換，將信號劃分為多個短時片段，每個片段內(nèi)假設信號是平穩(wěn)的，然后對每個片段進行傅里葉變換，從而得到信號在不同時間和頻率上的分布。然而，由于窗口大小固定，對于高頻信號，其時間分辨率不足；對于低頻信號，頻率分辨率受限，難以準確刻畫信號的瞬時頻率和幅值變化。連續(xù)小波變換則利用不同尺度的小波基函數(shù)對信號進行分解，通過尺度的變化來調(diào)整時頻分辨率，但同樣存在一定的局限性，在處理復雜信號時，時頻分辨率難以滿足高精度分析的需求。同步壓縮變換正是為了克服這些傳統(tǒng)方法的不足而提出。它首先計算信號的傳統(tǒng)時頻表示，如短時傅里葉變換或連續(xù)小波變換。然后，通過估計信號的瞬時頻率，將傳統(tǒng)時頻表示中各個時頻單元的能量，沿著瞬時頻率的方向進行壓縮，重新分配到以瞬時頻率為中心的頻率區(qū)間內(nèi)。在基于短時傅里葉變換的同步壓縮變換中，假設信號x(t)的短時傅里葉變換為STFT_x(t,f)，通過計算相位差分來估計瞬時頻率\omega(t,f)，具體公式為\omega(t,f)=\frac{1}{2\pi}\frac{\partial\varphi(t,f)}{\partialt}，其中\(zhòng)varphi(t,f)是短時傅里葉變換系數(shù)的相位。然后，將短時傅里葉變換矩陣中的能量沿著瞬時頻率的方向進行壓縮，重新分配到以瞬時頻率為中心的頻率區(qū)間內(nèi)，得到同步壓縮變換結(jié)果SST_x(t,f)。這種能量壓縮操作使得同步壓縮變換在時頻分析中具有顯著優(yōu)勢。它能夠有效提高時頻分辨率，將時頻平面上分散的能量聚集到真實的瞬時頻率附近，從而獲得更加清晰的時頻表示，更準確地反映信號的頻率隨時間的變化情況。在分析變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱的振動信號時，傳統(tǒng)時頻分析方法得到的時頻圖中，故障特征頻率可能會因為能量分散而難以準確識別，而同步壓縮變換能夠?qū)⑦@些故障特征頻率的能量聚集起來，使其在時頻圖中更加突出，便于分析和診斷。同步壓縮變換還具有較強的抗噪能力，能夠有效抑制噪聲和干擾，提高信噪比，這對于分析實際采集的含有噪聲的行星齒輪箱振動信號尤為重要。它能夠清晰地展現(xiàn)信號的瞬時頻率和時間演化規(guī)律，便于分析和解釋，為行星齒輪箱故障診斷提供了更直觀、準確的依據(jù)。在行星齒輪箱故障識別中，同步壓縮變換的適用性體現(xiàn)在多個方面。由于行星齒輪箱在變轉(zhuǎn)速工況下振動信號具有非平穩(wěn)性、頻率調(diào)制和幅值調(diào)制等復雜特性，傳統(tǒng)的故障診斷方法難以準確提取故障特征。同步壓縮變換能夠很好地處理這些復雜特性，通過準確分析信號的時頻特征，有效提取與行星齒輪箱故障相關(guān)的信息。當行星齒輪出現(xiàn)局部磨損故障時，振動信號會在特定的故障特征頻率處產(chǎn)生調(diào)制現(xiàn)象，同步壓縮變換能夠清晰地展現(xiàn)這些調(diào)制特征在時頻平面上的分布，幫助診斷人員準確判斷故障的類型和位置。它還可以與其他信號處理方法和故障診斷技術(shù)相結(jié)合，進一步提高故障診斷的準確性和可靠性。與機器學習算法相結(jié)合，將同步壓縮變換提取的故障特征作為機器學習模型的輸入，能夠?qū)崿F(xiàn)對行星齒輪箱故障的自動識別和分類。三、現(xiàn)有變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法分析3.1傳統(tǒng)故障識別算法概述在變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別領(lǐng)域，傳統(tǒng)故障識別算法曾長期占據(jù)主導地位，為故障診斷提供了重要的技術(shù)手段。這些算法基于經(jīng)典的信號處理和分析理論，在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對行星齒輪箱故障的檢測和診斷。然而，隨著工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，行星齒輪箱的工作條件日益復雜，變轉(zhuǎn)速工況下的故障特征變得更加難以捕捉，傳統(tǒng)算法逐漸暴露出其局限性。時域分析方法是傳統(tǒng)故障識別算法中較為基礎(chǔ)的一類。均值、方差、峰值指標和峭度等統(tǒng)計參數(shù)是時域分析的常用工具。均值反映了信號的平均水平，在行星齒輪箱正常運行時，其振動信號的均值通常保持在一定范圍內(nèi)；當出現(xiàn)故障時，如齒輪磨損、軸承故障等，振動信號的均值可能會發(fā)生明顯變化。方差則用于衡量信號的波動程度，故障的發(fā)生往往會導致振動信號的方差增大，表明信號的穩(wěn)定性受到破壞。峰值指標對信號中的沖擊成分較為敏感，行星齒輪箱內(nèi)部的零部件發(fā)生故障時，會產(chǎn)生沖擊性振動，使得峰值指標顯著上升。峭度用于描述信號的峰值特性，正常信號的峭度值一般在特定范圍內(nèi)，而故障信號的峭度值會偏離正常范圍，尤其是在早期故障階段，峭度值的變化能夠為故障診斷提供重要線索。頻域分析方法中，傅里葉變換是最為經(jīng)典的工具之一。它基于傅里葉變換將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，通過分析信號的頻率成分和幅值，來識別與故障相關(guān)的特征頻率。在行星齒輪箱中，不同的零部件故障會對應特定的故障特征頻率。太陽輪故障時，其故障特征頻率與太陽輪的齒數(shù)、轉(zhuǎn)速等因素相關(guān)；行星輪故障的特征頻率則涉及行星輪的齒數(shù)、公轉(zhuǎn)和自轉(zhuǎn)速度等參數(shù)。通過對傅里葉變換后的頻域信號進行分析，理論上可以準確地識別出這些故障特征頻率，從而判斷行星齒輪箱是否存在故障以及故障的類型。在變轉(zhuǎn)速工況下，由于轉(zhuǎn)速的不斷變化，行星齒輪箱的故障特征頻率不再是固定值，而是隨轉(zhuǎn)速的變化而變化。這使得傅里葉變換在處理變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，無法準確反映故障特征頻率的時變規(guī)律，容易出現(xiàn)頻率模糊和泄漏現(xiàn)象，導致故障診斷的準確性大幅下降。時頻分析方法的出現(xiàn)，旨在解決傳統(tǒng)時域和頻域分析方法在處理非平穩(wěn)信號時的局限性。短時傅里葉變換通過在時域上對信號加窗，將信號分成許多小段，然后對每一小段信號進行傅里葉變換，從而得到信號的時頻分布。這種方法在一定程度上能夠處理非平穩(wěn)信號，揭示信號頻率隨時間的變化情況。但由于短時傅里葉變換的窗口大小是固定的，對于不同頻率成分的信號，其時間分辨率和頻率分辨率無法同時達到最優(yōu)。對于高頻信號，需要較窄的窗口以獲得較高的時間分辨率；而對于低頻信號，則需要較寬的窗口以獲得較高的頻率分辨率。在分析變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，短時傅里葉變換難以兼顧不同頻率成分的時頻分辨率需求，導致時頻分析結(jié)果不夠精確，影響故障特征的提取和識別。小波變換作為另一種重要的時頻分析方法，具有多分辨率分析特性。它通過使用不同尺度的小波基函數(shù)對信號進行分解，能夠在不同的時間和頻率尺度上對信號進行分析，從而有效地處理非平穩(wěn)信號。小波變換的基函數(shù)具有良好的時頻局部化特性，能夠根據(jù)信號的特點自適應地調(diào)整時間分辨率和頻率分辨率，在高頻段具有較高的時間分辨率，在低頻段具有較高的頻率分辨率。小波變換的小波基函數(shù)選擇具有一定的主觀性，不同的小波基函數(shù)對信號的分析結(jié)果可能會有較大差異。在處理多分量信號時，小波變換容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，即不同頻率成分的信號被錯誤地混合在一個小波系數(shù)中，導致無法準確地分離和分析各個信號分量，嚴重影響了故障特征的準確提取和故障診斷的準確性。3.2現(xiàn)有算法在變轉(zhuǎn)速工況下的局限性盡管傳統(tǒng)故障識別算法在行星齒輪箱故障診斷領(lǐng)域有著廣泛的應用基礎(chǔ)，但在變轉(zhuǎn)速工況下，其局限性愈發(fā)凸顯，嚴重制約了故障診斷的準確性和可靠性。傳統(tǒng)的時域分析方法，如均值、方差、峰值指標和峭度等統(tǒng)計參數(shù)分析，在變轉(zhuǎn)速工況下難以準確反映行星齒輪箱的故障特征。在變轉(zhuǎn)速過程中，行星齒輪箱的振動信號受到轉(zhuǎn)速變化、負載波動以及零部件間的非線性相互作用等多種因素的影響，信號的統(tǒng)計特性變得復雜多變。正常運行狀態(tài)下，由于轉(zhuǎn)速的變化，振動信號的均值可能會出現(xiàn)較大波動，這使得單純依據(jù)均值來判斷設備是否正常變得困難。當行星齒輪箱處于加速或減速階段時，振動信號的均值會隨著轉(zhuǎn)速的變化而呈現(xiàn)出明顯的上升或下降趨勢，即使設備沒有發(fā)生故障，均值也可能超出正常范圍，從而導致誤判。方差和峰值指標等參數(shù)也會受到轉(zhuǎn)速變化的干擾，無法準確地捕捉到故障所引起的信號變化。頻域分析方法中的傅里葉變換，在變轉(zhuǎn)速工況下也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。傅里葉變換基于信號平穩(wěn)性假設，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號進行分析。然而，在變轉(zhuǎn)速工況下，行星齒輪箱的故障特征頻率不再是固定值，而是隨轉(zhuǎn)速的變化而變化。這使得傅里葉變換無法準確反映故障特征頻率的時變規(guī)律，導致在頻域分析中出現(xiàn)頻率模糊和泄漏現(xiàn)象。當行星齒輪箱的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時，其齒輪嚙合頻率也會相應改變，原本清晰的故障特征頻率在傅里葉變換后的頻譜圖中變得模糊不清，難以準確識別。由于轉(zhuǎn)速變化的影響，傅里葉變換在處理信號時會出現(xiàn)頻譜泄漏，將原本集中在特定頻率處的能量擴散到其他頻率范圍內(nèi)，進一步干擾了故障特征的提取。時頻分析方法在處理變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，同樣存在一定的局限性。短時傅里葉變換雖然能夠在一定程度上反映信號頻率隨時間的變化情況，但其窗口大小固定，無法同時兼顧不同頻率成分的時間分辨率和頻率分辨率需求。在分析變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，由于信號中包含了不同頻率成分，且這些頻率成分隨轉(zhuǎn)速變化而變化，固定窗口大小的短時傅里葉變換難以準確地刻畫信號的時頻特征。對于高頻成分，固定的寬窗口會導致時間分辨率不足，無法準確捕捉高頻信號的快速變化；而對于低頻成分，窄窗口又會使頻率分辨率降低，難以分辨低頻信號的細微變化。小波變換雖然具有多分辨率分析特性，但其小波基函數(shù)的選擇具有主觀性，不同的小波基函數(shù)對信號的分析結(jié)果可能會產(chǎn)生較大差異。在處理變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，由于信號的復雜性和時變特性，選擇合適的小波基函數(shù)變得尤為困難。如果小波基函數(shù)選擇不當，可能會導致無法準確地提取故障特征，甚至會產(chǎn)生錯誤的診斷結(jié)果。小波變換在處理多分量信號時，容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，即將不同頻率成分的信號錯誤地混合在一個小波系數(shù)中，使得無法準確地分離和分析各個信號分量，嚴重影響了故障診斷的準確性。傳統(tǒng)的故障識別算法在變轉(zhuǎn)速工況下，由于無法有效地處理信號的非平穩(wěn)性、時變特性以及復雜的頻率調(diào)制和幅值調(diào)制現(xiàn)象，導致故障特征提取困難，診斷準確率下降。因此，迫切需要研究新的算法和技術(shù)，以克服現(xiàn)有算法的局限性，提高變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱故障識別的準確性和可靠性。3.3同步壓縮變換框架引入的必要性在變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別的研究中，傳統(tǒng)故障識別算法在應對復雜多變的工況時存在諸多局限性，而同步壓縮變換框架的引入具有顯著的必要性，它為解決這些問題提供了新的思路和方法。從信號處理的角度來看，傳統(tǒng)的時域分析方法對信號的非平穩(wěn)特性處理能力有限。在變轉(zhuǎn)速工況下，行星齒輪箱振動信號的均值、方差等統(tǒng)計參數(shù)受到轉(zhuǎn)速變化的強烈干擾，無法準確反映故障特征。同步壓縮變換框架能夠?qū)⑿盘枏臅r域轉(zhuǎn)換到時頻域進行分析，充分考慮信號頻率隨時間的變化情況，有效克服了時域分析方法的局限性。通過同步壓縮變換，可以清晰地展示振動信號在不同時刻的頻率成分，準確捕捉到由于故障引起的頻率變化特征，從而為故障診斷提供更豐富、準確的信息。在頻域分析方面，傳統(tǒng)的傅里葉變換基于信號平穩(wěn)性假設，難以處理變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號的時變特性，導致頻率模糊和泄漏現(xiàn)象嚴重，影響故障特征的準確提取。同步壓縮變換通過對時頻分布進行重分配，將時頻平面上分散的能量聚集到真實的瞬時頻率附近，有效提高了時頻分辨率，能夠準確地追蹤故障特征頻率的變化。當行星齒輪箱的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時，同步壓縮變換可以清晰地顯示出故障特征頻率的漂移情況，幫助診斷人員準確判斷故障的發(fā)展趨勢。對于時頻分析方法中的短時傅里葉變換和小波變換，雖然它們在一定程度上能夠處理非平穩(wěn)信號，但也存在各自的局限性。短時傅里葉變換的窗口大小固定，無法同時滿足不同頻率成分對時間分辨率和頻率分辨率的需求；小波變換的小波基函數(shù)選擇具有主觀性，且容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。同步壓縮變換框架則不同，它通過對傳統(tǒng)時頻表示進行后處理，優(yōu)化了時頻能量分布，提升了時頻分辨率和能量聚集性。在處理變轉(zhuǎn)速工況下的行星齒輪箱振動信號時，同步壓縮變換能夠更準確地提取信號的瞬時頻率和幅值信息，避免了短時傅里葉變換和小波變換的缺點，使得故障特征更加明顯，易于識別。在實際應用中，同步壓縮變換框架的優(yōu)勢也十分突出。它能夠與其他先進的信號處理技術(shù)和故障診斷方法相結(jié)合，進一步提高故障識別的準確性和可靠性。將同步壓縮變換與機器學習算法相結(jié)合，利用同步壓縮變換提取的故障特征作為機器學習模型的輸入，可以實現(xiàn)對行星齒輪箱故障的自動識別和分類，提高故障診斷的效率和精度。同步壓縮變換還可以與智能傳感器技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對行星齒輪箱運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障預警，為設備的維護和管理提供及時、準確的決策依據(jù)。綜上所述，同步壓縮變換框架的引入對于變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別具有重要的必要性。它能夠彌補傳統(tǒng)故障識別算法在處理非平穩(wěn)信號時的不足，有效提高故障特征提取的準確性和可靠性，為行星齒輪箱的故障診斷提供更加有效的技術(shù)手段，具有廣闊的應用前景和實際應用價值。四、基于同步壓縮變換框架的故障識別算法設計4.1算法總體思路本研究旨在設計一種基于同步壓縮變換框架的故障識別算法，以有效應對變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱故障特征提取與識別的難題。該算法的總體架構(gòu)如圖1所示，主要涵蓋信號采集與預處理、同步壓縮變換、故障特征提取以及故障識別四個關(guān)鍵模塊，各模塊緊密協(xié)作，共同實現(xiàn)對行星齒輪箱故障的準確診斷。信號采集與預處理模塊：在實際工業(yè)場景中，行星齒輪箱的振動信號易受到多種復雜因素的干擾，如電磁干擾、機械噪聲等。為確保后續(xù)分析的準確性，首先需利用安裝在行星齒輪箱關(guān)鍵部位的高精度振動傳感器，如加速度傳感器、位移傳感器等，按照一定的采樣頻率對振動信號進行采集。采樣頻率的選擇至關(guān)重要，需依據(jù)奈奎斯特采樣定理，確保能夠準確捕捉信號的高頻成分。對于采樣得到的原始信號，采用濾波、去噪等預處理技術(shù)，去除信號中的噪聲和干擾成分。采用低通濾波器濾除高頻噪聲，采用均值濾波去除信號中的隨機噪聲，以提高信號的信噪比，為后續(xù)的分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同步壓縮變換模塊：該模塊是算法的核心部分之一，其主要目的是將預處理后的振動信號從時域轉(zhuǎn)換到時頻域，以清晰展示信號在不同時刻的頻率成分。首先，選擇合適的同步壓縮變換方法，如基于短時傅里葉變換的同步壓縮變換（SST-STFT）或基于小波變換的同步壓縮變換（SST-WT）。在選擇方法時，需綜合考慮信號的特點、計算復雜度以及時頻分辨率等因素。對于具有明顯線性調(diào)頻特性的信號，SST-STFT可能更為適用；而對于具有復雜頻率調(diào)制和多尺度特性的信號，SST-WT可能表現(xiàn)更優(yōu)。以SST-STFT為例，先對信號進行短時傅里葉變換，通過選擇合適的窗函數(shù)（如漢明窗、海寧窗等）和窗長，將信號劃分為多個短時片段，對每個片段進行傅里葉變換，得到信號的短時傅里葉變換矩陣。然后，根據(jù)同步壓縮變換的原理，通過計算相位差分估計信號的瞬時頻率，并將短時傅里葉變換矩陣中的能量沿著瞬時頻率的方向進行壓縮，重新分配到以瞬時頻率為中心的頻率區(qū)間內(nèi)，得到同步壓縮變換結(jié)果。故障特征提取模塊：在獲得同步壓縮變換的時頻分布后，此模塊負責從時頻圖中提取能夠有效表征行星齒輪箱故障的特征參數(shù)。針對行星齒輪箱的不同故障類型，如齒輪磨損、裂紋、斷齒以及軸承故障等，其在時頻圖上會呈現(xiàn)出不同的特征。齒輪磨損故障可能導致特定頻率成分的幅值增加，且在時頻圖上表現(xiàn)為能量分布的擴散；裂紋故障可能會引起信號的調(diào)制現(xiàn)象，在時頻圖上出現(xiàn)邊帶頻率。采用峰值檢測、能量分布分析、時頻脊線提取等方法來提取這些故障特征。通過檢測時頻圖中能量峰值的頻率和幅值，以及分析能量在不同頻率和時間上的分布情況，獲取與故障相關(guān)的特征參數(shù)。提取時頻脊線，即信號瞬時頻率隨時間的變化曲線，以反映故障特征頻率的變化趨勢。故障識別模塊：該模塊利用提取的故障特征參數(shù)，通過與預先建立的故障模式庫進行對比匹配，實現(xiàn)對行星齒輪箱故障類型和故障程度的準確識別。故障模式庫的建立是基于大量的實驗數(shù)據(jù)和實際運行經(jīng)驗，對不同故障類型和故障程度的行星齒輪箱振動信號進行分析，提取相應的故障特征，并將其存儲在故障模式庫中。在實際故障識別過程中，采用模式識別算法，如支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）等，將提取的故障特征輸入到識別模型中，模型根據(jù)故障模式庫中的信息進行判斷，輸出故障類型和故障程度的診斷結(jié)果。采用支持向量機算法時，通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同故障類型的特征數(shù)據(jù)分開，從而實現(xiàn)故障識別；采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法時，通過對大量故障樣本的學習和訓練，使網(wǎng)絡能夠自動提取故障特征并進行分類。上述四個模塊相互關(guān)聯(lián)、層層遞進，共同構(gòu)成了基于同步壓縮變換框架的故障識別算法。信號采集與預處理模塊為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；同步壓縮變換模塊將信號轉(zhuǎn)換到時頻域，突出故障特征；故障特征提取模塊從時頻圖中提取關(guān)鍵特征參數(shù)；故障識別模塊利用這些特征參數(shù)實現(xiàn)對故障的準確診斷。通過這種方式，該算法能夠有效提高變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱故障識別的準確性和可靠性，為工業(yè)生產(chǎn)中的設備維護和故障預防提供有力的技術(shù)支持。4.2信號預處理在基于同步壓縮變換框架的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法中，信號預處理是至關(guān)重要的前置環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響后續(xù)分析的準確性和可靠性。信號預處理主要涵蓋信號采集以及去噪和歸一化處理等關(guān)鍵步驟。信號采集是獲取行星齒輪箱運行狀態(tài)信息的首要途徑。為了全面、準確地捕捉行星齒輪箱在變轉(zhuǎn)速工況下的振動信號，本研究采用了多傳感器協(xié)同采集的方法。在行星齒輪箱的關(guān)鍵部位，如軸承座、箱體等，安裝多個高精度加速度傳感器，這些傳感器能夠靈敏地感知振動信號的變化，并將其轉(zhuǎn)換為電信號輸出。選擇加速度傳感器是因為它對振動的響應速度快，能夠捕捉到信號的高頻成分，而行星齒輪箱在故障狀態(tài)下產(chǎn)生的沖擊性振動往往包含豐富的高頻信息。為了確保采集到的信號能夠真實反映行星齒輪箱的運行狀態(tài)，需要合理確定傳感器的安裝位置和方向。傳感器應盡量安裝在靠近故障源的位置，以減少信號傳輸過程中的衰減和干擾。在安裝方向上，應使傳感器的敏感軸與振動的主要方向一致，以獲得最大的信號響應。在信號采集過程中，采樣頻率的選擇遵循奈奎斯特采樣定理，即采樣頻率應至少為信號最高頻率的兩倍，以避免混疊現(xiàn)象的發(fā)生。通過對行星齒輪箱振動信號的前期分析，確定其最高頻率成分，從而合理設定采樣頻率。在實際采集過程中，考慮到信號可能包含的高頻噪聲和干擾，適當提高采樣頻率，以保證能夠準確捕捉到信號的細節(jié)信息。采用均勻采樣的方式，確保在每個采樣時刻都能獲取到信號的準確值。均勻采樣具有實現(xiàn)簡單、易于處理和分析的優(yōu)點，能夠滿足本研究對信號采集的基本要求。采集到的原始振動信號往往受到各種噪聲和干擾的污染，如環(huán)境噪聲、電磁干擾等，這些噪聲和干擾會掩蓋信號的真實特征，影響后續(xù)的分析和診斷。因此，需要對原始信號進行去噪處理。本研究采用小波閾值去噪方法對信號進行去噪。小波閾值去噪的基本原理是利用小波變換將信號分解到不同的頻率尺度上，然后根據(jù)噪聲和信號在小波系數(shù)上的不同特性，對小波系數(shù)進行閾值處理。噪聲在小波變換后的系數(shù)幅值較小，而信號的系數(shù)幅值相對較大。通過設定合適的閾值，將小于閾值的小波系數(shù)置零，保留大于閾值的小波系數(shù)，再進行小波逆變換，即可得到去噪后的信號。在實際應用中，選擇合適的小波基函數(shù)和閾值是小波閾值去噪的關(guān)鍵。通過對不同小波基函數(shù)的對比分析，選擇具有良好時頻局部化特性和逼近性能的小波基函數(shù)，如db4小波基函數(shù)。對于閾值的選擇，采用自適應閾值方法，根據(jù)信號的特點自動調(diào)整閾值，以達到最佳的去噪效果。為了消除不同特征之間的量綱差異和數(shù)據(jù)分布差異，提高算法的穩(wěn)定性和準確性，還需要對去噪后的信號進行歸一化處理。歸一化處理將信號的取值范圍映射到一個特定的區(qū)間內(nèi)，通常是[0,1]或[-1,1]。本研究采用最小-最大歸一化方法對信號進行歸一化處理，其公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x為原始信號值，x_{min}和x_{max}分別為原始信號的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的信號值。通過最小-最大歸一化方法，將信號的取值范圍映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，使得不同特征之間具有可比性，同時也有助于提高后續(xù)算法的收斂速度和穩(wěn)定性。經(jīng)過信號采集、去噪和歸一化處理等一系列預處理步驟，能夠有效提高信號的質(zhì)量，為后續(xù)基于同步壓縮變換框架的故障特征提取和故障識別提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保整個故障識別算法的準確性和有效性。4.3基于同步壓縮變換的時頻分析在變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法中，基于同步壓縮變換的時頻分析是提取故障特征的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同步壓縮變換通過對傳統(tǒng)時頻表示進行優(yōu)化，能夠有效提高時頻分辨率，將時頻平面上分散的能量聚集到真實的瞬時頻率附近，從而為準確分析故障特征提供了有力支持。同步壓縮變換的核心在于對傳統(tǒng)時頻表示的后處理過程。在實際應用中，?；诙虝r傅里葉變換（STFT）或連續(xù)小波變換（CWT）來計算信號的初始時頻表示。以基于短時傅里葉變換的同步壓縮變換為例，首先利用短時傅里葉變換將信號劃分為多個短時片段，對每個片段進行傅里葉變換，得到信號在不同時間和頻率上的分布，即短時傅里葉變換矩陣。在計算短時傅里葉變換時，需合理選擇窗函數(shù)和窗長。窗函數(shù)的類型眾多，如漢明窗、海寧窗、布萊克曼窗等，不同的窗函數(shù)具有不同的頻譜特性。漢明窗具有較好的旁瓣抑制特性，能夠減少頻譜泄漏；海寧窗在主瓣寬度和旁瓣衰減之間取得了較好的平衡。窗長的選擇則直接影響時頻分辨率，較長的窗長可以提供較高的頻率分辨率，但會降低時間分辨率；較短的窗長則相反。在分析變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號時，需根據(jù)信號的特點和分析需求，綜合考慮選擇合適的窗函數(shù)和窗長，以獲得較為準確的短時傅里葉變換結(jié)果。在得到短時傅里葉變換矩陣后，同步壓縮變換通過估計信號的瞬時頻率，將短時傅里葉變換矩陣中各個時頻單元的能量，沿著瞬時頻率的方向進行壓縮，重新分配到以瞬時頻率為中心的頻率區(qū)間內(nèi)。瞬時頻率的估計是同步壓縮變換的關(guān)鍵步驟，通常通過計算相位差分來獲得。對于給定的時間和頻率，瞬時頻率定義為信號相位關(guān)于時間的導數(shù)。在基于短時傅里葉變換的同步壓縮變換中，通過對短時傅里葉變換系數(shù)的相位進行差分計算，可得到信號的瞬時頻率估計值。將短時傅里葉變換矩陣中的能量按照瞬時頻率進行重分配，使得時頻表示更加清晰，頻率成分更加集中。通過同步壓縮變換得到的時頻圖，能夠清晰地展示變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱振動信號的頻率隨時間的變化情況。在時頻圖中，故障特征表現(xiàn)為特定的頻率成分和能量分布模式。當行星齒輪箱的齒輪出現(xiàn)局部磨損故障時，在時頻圖上會表現(xiàn)為與齒輪嚙合頻率相關(guān)的頻率成分的幅值增加，且這些頻率成分會隨著轉(zhuǎn)速的變化而發(fā)生相應的漂移。由于齒輪磨損導致齒面不平整，在嚙合過程中會產(chǎn)生額外的沖擊和振動，這些沖擊和振動會在時頻圖上表現(xiàn)為能量的集中分布，且集中在與齒輪嚙合頻率及其倍頻相關(guān)的頻率范圍內(nèi)。同時，由于變轉(zhuǎn)速工況下轉(zhuǎn)速的變化，這些頻率成分會在時頻圖上呈現(xiàn)出隨時間變化的趨勢，通過分析這些頻率成分的變化規(guī)律，可以準確判斷齒輪的磨損程度和故障發(fā)展趨勢。當行星齒輪箱的軸承出現(xiàn)故障時，時頻圖上會出現(xiàn)與軸承故障特征頻率相關(guān)的能量分布。軸承故障通常會產(chǎn)生周期性的沖擊信號，這些沖擊信號在時頻圖上表現(xiàn)為一系列離散的頻率成分，其頻率與軸承的故障特征頻率相關(guān)。通過同步壓縮變換，這些故障特征頻率在時頻圖上能夠更加清晰地展現(xiàn)出來，且能量更加集中，便于準確識別和分析。在實際應用中，還可以結(jié)合其他信號處理技術(shù)和故障診斷方法，對時頻圖中的故障特征進行進一步分析和驗證，以提高故障診斷的準確性和可靠性。將同步壓縮變換與機器學習算法相結(jié)合，利用時頻圖中的故障特征作為機器學習模型的輸入，實現(xiàn)對行星齒輪箱故障類型和故障程度的自動識別和分類。4.4故障特征提取與選擇在完成基于同步壓縮變換的時頻分析后，從時頻圖中提取有效的故障特征成為故障識別的關(guān)鍵步驟。故障特征提取旨在從復雜的時頻數(shù)據(jù)中挖掘出能夠準確表征行星齒輪箱故障狀態(tài)的信息，而特征選擇則是從提取的眾多特征中挑選出最具代表性和敏感性的特征，以提高故障識別的準確率和效率。針對行星齒輪箱在不同故障類型下的時頻特征差異，采用多種方法進行故障特征提取。對于齒輪磨損故障，由于齒面磨損會導致齒輪嚙合時的沖擊力和摩擦力發(fā)生變化，進而引起振動信號的頻率成分和幅值改變。在時頻圖上，齒輪磨損故障通常表現(xiàn)為與齒輪嚙合頻率相關(guān)的頻率成分的幅值增加，且這些頻率成分的能量分布范圍會隨著磨損程度的加劇而擴大。通過計算時頻圖中與齒輪嚙合頻率及其倍頻相關(guān)的頻率區(qū)間內(nèi)的能量分布情況，將該區(qū)間內(nèi)的總能量作為一個故障特征參數(shù)。還可以提取該頻率區(qū)間內(nèi)能量的峰值頻率和幅值，這些參數(shù)能夠直觀地反映齒輪磨損的程度和故障的發(fā)展趨勢。當行星齒輪箱的軸承出現(xiàn)故障時，如滾動體故障、內(nèi)圈故障或外圈故障等，會產(chǎn)生特定的故障特征頻率。在時頻圖上，這些故障特征頻率表現(xiàn)為一系列離散的頻率成分，且其幅值和相位會隨著故障的發(fā)展而發(fā)生變化。采用峰值檢測方法，在時頻圖中檢測出與軸承故障特征頻率相對應的峰值頻率和幅值，并將其作為故障特征參數(shù)?？紤]到軸承故障信號可能存在調(diào)制現(xiàn)象，還可以提取調(diào)制邊帶的頻率和幅值信息，這些邊帶頻率通常位于故障特征頻率的兩側(cè)，其幅值和頻率間隔能夠反映故障的類型和嚴重程度。在實際應用中，為了提高故障識別的準確性和可靠性，通常會提取多個故障特征參數(shù)。這些特征參數(shù)之間可能存在一定的相關(guān)性和冗余性，并非所有的特征都對故障識別具有同等的重要性。因此，需要進行特征選擇，從眾多的特征中挑選出最敏感、最具代表性的特征。本文采用互信息法進行特征選擇?；バ畔⑹切畔⒄撝械囊粋€重要概念，用于衡量兩個隨機變量之間的相關(guān)性。在故障特征選擇中，互信息法通過計算每個特征與故障類型之間的互信息值，來評估特征對故障識別的重要性?；バ畔⒅翟酱?，說明該特征與故障類型之間的相關(guān)性越強，對故障識別的貢獻越大。具體計算時，首先根據(jù)故障類型對樣本進行分類，然后計算每個特征在不同故障類別下的概率分布，再根據(jù)互信息的計算公式計算每個特征與故障類型之間的互信息值。設定一個互信息閾值，將互信息值大于閾值的特征保留下來，作為最終的故障特征。通過互信息法進行特征選擇，能夠有效去除冗余特征，減少特征維度，提高故障識別模型的訓練效率和準確性。在實際應用中，還可以結(jié)合其他特征選擇方法，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，進一步優(yōu)化特征選擇的效果。主成分分析可以將多個相關(guān)的特征轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的主成分，這些主成分能夠保留原始特征的大部分信息，從而達到降維的目的。線性判別分析則是一種有監(jiān)督的特征選擇方法，它通過最大化類間距離和最小化類內(nèi)距離，尋找能夠使不同故障類別之間區(qū)分度最大的特征子集。通過合理的故障特征提取和選擇，能夠從同步壓縮變換得到的時頻圖中獲取最具代表性和敏感性的故障特征，為后續(xù)的故障識別提供有力的數(shù)據(jù)支持，從而提高變轉(zhuǎn)速工況下行星齒輪箱故障識別的準確率和可靠性。4.5故障識別模型構(gòu)建在完成故障特征提取與選擇后，構(gòu)建高效準確的故障識別模型成為實現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究選用支持向量機（SVM）作為分類器，其基于統(tǒng)計學習理論，在小樣本、非線性分類問題上具有獨特優(yōu)勢，能夠有效處理故障特征數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對行星齒輪箱不同故障類型和程度的準確識別。支持向量機的基本原理是尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本數(shù)據(jù)盡可能分開，使得兩類樣本之間的間隔最大化。對于線性可分的情況，假設給定訓練樣本集\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n，其中x_i\inR^d為特征向量，y_i\in\{-1,1\}為類別標簽，支持向量機通過求解以下優(yōu)化問題來確定最優(yōu)分類超平面：\min_{w,b}\frac{1}{2}\|w\|^2s.t.\y_i(w^Tx_i+b)\geq1,i=1,2,\cdots,n其中，w為超平面的法向量，b為偏置項。通過求解上述優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的w和b，從而確定分類超平面。在實際應用中，行星齒輪箱的故障特征數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)非線性分布，此時需要引入核函數(shù)將低維的特征空間映射到高維空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）和Sigmoid核函數(shù)等。徑向基核函數(shù)因其具有良好的局部特性和較強的泛化能力，在本研究中被選用，其表達式為：K(x_i,x_j)=\exp\left(-\frac{\|x_i-x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)其中，\sigma為核函數(shù)的寬度參數(shù)，它決定了核函數(shù)的局部性和泛化能力。\sigma值越小，核函數(shù)的局部性越強，模型對訓練數(shù)據(jù)的擬合能力越強，但可能會導致過擬合；\sigma值越大，核函數(shù)的泛化能力越強，但可能會使模型對訓練數(shù)據(jù)的擬合能力下降。在構(gòu)建支持向量機模型時，需要對模型進行訓練和優(yōu)化，以提高其泛化能力和故障識別準確率。本研究采用交叉驗證法對模型進行訓練和參數(shù)優(yōu)化。交叉驗證法是一種常用的模型評估和參數(shù)選擇方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，通過多次訓練和驗證，綜合評估模型的性能。具體步驟如下：數(shù)據(jù)集劃分：將收集到的行星齒輪箱故障特征數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，通常按照70%-30%的比例進行劃分，即70%的數(shù)據(jù)用于訓練模型，30%的數(shù)據(jù)用于測試模型的性能。將訓練集進一步劃分為k個子集，如k=5或k=10。模型訓練與驗證：每次從k個子集中選取k-1個子集作為訓練子集，剩下的一個子集作為驗證子集。使用訓練子集對支持向量機模型進行訓練，調(diào)整模型的參數(shù)，如核函數(shù)參數(shù)\sigma和懲罰參數(shù)C（懲罰參數(shù)C用于控制對分類錯誤樣本的懲罰程度，C值越大，對分類錯誤的懲罰越重，模型越傾向于減少訓練誤差；C值越小，模型的泛化能力越強，但可能會導致訓練誤差增大）。然后使用驗證子集對訓練好的模型進行驗證，計算模型在驗證子集上的準確率、召回率、F1值等性能指標。參數(shù)優(yōu)化：通過多次重復步驟2，得到不同參數(shù)組合下模型在驗證子集上的性能指標。根據(jù)性能指標的變化情況，選擇使模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合?？梢圆捎镁W(wǎng)格搜索法、隨機搜索法或遺傳算法等優(yōu)化算法來搜索最優(yōu)參數(shù)組合。以網(wǎng)格搜索法為例，它通過在指定的參數(shù)范圍內(nèi)，按照一定的步長對參數(shù)進行窮舉搜索，計算每個參數(shù)組合下模型的性能指標，選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。模型測試：使用優(yōu)化后的參數(shù)對支持向量機模型進行訓練，然后用測試集對訓練好的模型進行測試，評估模型的泛化能力和故障識別準確率。計算模型在測試集上的準確率、召回率、F1值等性能指標，與其他故障識別模型進行對比分析，驗證基于同步壓縮變換框架和支持向量機的故障識別模型的有效性和優(yōu)越性。通過上述步驟構(gòu)建和優(yōu)化支持向量機故障識別模型，能夠充分利用基于同步壓縮變換框架提取的故障特征，實現(xiàn)對變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障的準確識別，為行星齒輪箱的故障診斷提供可靠的技術(shù)支持。五、算法性能驗證與分析5.1仿真實驗設計為了全面、系統(tǒng)地驗證基于同步壓縮變換框架的變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別算法的性能，精心設計了一系列仿真實驗。在MATLAB軟件環(huán)境中，借助Simulink模塊搭建了精確的行星齒輪箱仿真模型，以模擬行星齒輪箱在實際運行中的各種狀態(tài)。在搭建行星齒輪箱仿真模型時，充分考慮了行星齒輪箱的復雜結(jié)構(gòu)和工作原理。模型涵蓋了太陽輪、行星輪、內(nèi)齒圈和行星架等關(guān)鍵部件，對各部件的參數(shù)進行了詳細設置。太陽輪的齒數(shù)設定為20，行星輪的齒數(shù)為30，內(nèi)齒圈的齒數(shù)為80，行星架的轉(zhuǎn)動慣量根據(jù)實際情況進行了合理取值。這些參數(shù)的設定是基于實際行星齒輪箱的常見參數(shù)范圍，并結(jié)合了相關(guān)的工程標準和經(jīng)驗，以確保仿真模型能夠準確反映行星齒輪箱的實際運行特性。通過調(diào)整各部件之間的嚙合關(guān)系和運動約束，實現(xiàn)了行星齒輪箱的正常傳動和故障模擬。在模擬不同故障類型時，針對行星齒輪箱常見的故障，如太陽輪故障、行星輪故障和內(nèi)齒圈故障等，分別進行了詳細的模擬設置。對于太陽輪故障，通過在太陽輪齒面上添加局部損傷，如齒面磨損、裂紋等，模擬太陽輪的故障狀態(tài)。在齒面磨損模擬中，設置磨損區(qū)域的大小和深度，以控制磨損的程度；在裂紋模擬中，設定裂紋的長度、寬度和位置，以模擬不同程度和位置的裂紋故障。對于行星輪故障，同樣采用類似的方法，在行星輪齒面上設置損傷，模擬行星輪的故障情況。對于內(nèi)齒圈故障，通過在內(nèi)齒圈齒面上添加損傷，模擬內(nèi)齒圈的故障狀態(tài)。為了模擬變轉(zhuǎn)速工況，采用了線性變速和正弦變速兩種方式。線性變速方式通過設置轉(zhuǎn)速隨時間的線性變化函數(shù)，實現(xiàn)行星齒輪箱轉(zhuǎn)速的均勻增加或減少。設定轉(zhuǎn)速從初始的1000r/min在5秒內(nèi)線性增加到2000r/min，以模擬行星齒輪箱在加速過程中的運行狀態(tài)。正弦變速方式則通過設置轉(zhuǎn)速隨時間的正弦變化函數(shù)，模擬行星齒輪箱轉(zhuǎn)速的周期性波動。設定轉(zhuǎn)速按照正弦函數(shù)規(guī)律在1500r/min上下波動，波動幅度為500r/min，周期為10秒，以模擬行星齒輪箱在實際運行中受到外界干擾或負載變化時的轉(zhuǎn)速波動情況。在仿真實驗中，為了獲取準確的振動信號數(shù)據(jù)，在行星齒輪箱的關(guān)鍵部位，如軸承座、箱體等位置設置了虛擬傳感器。這些虛擬傳感器能夠?qū)崟r采集行星齒輪箱在不同工況和故障狀態(tài)下的振動信號，采集頻率設定為10000Hz，以確保能夠準確捕捉到信號的高頻成分。對采集到的振動信號進行了預處理，包括濾波、去噪等操作，以提高信號的質(zhì)量，為后續(xù)的算法驗證和分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過以上仿真實驗設計，能夠全面、準確地模擬行星齒輪箱在變轉(zhuǎn)速工況下的各種故障狀態(tài)，為基于同步壓縮變換框架的故障識別算法的性能驗證提供了豐富、有效的數(shù)據(jù)支持。5.2實驗結(jié)果與分析通過對仿真實驗得到的振動信號數(shù)據(jù)進行處理和分析，得到了基于同步壓縮變換框架的故障識別算法在不同故障類型和工況下的性能評估結(jié)果。將該算法應用于太陽輪故障的仿真信號分析。在太陽輪齒面設置局部磨損故障，通過同步壓縮變換得到的時頻圖，能夠清晰地觀察到與太陽輪故障特征頻率相關(guān)的頻率成分及其隨時間的變化情況。在時頻圖中，與太陽輪嚙合頻率相關(guān)的頻率成分幅值明顯增加，且隨著轉(zhuǎn)速的變化，這些頻率成分呈現(xiàn)出規(guī)律的漂移，準確地反映了太陽輪在變轉(zhuǎn)速工況下的故障特征。與傳統(tǒng)的短時傅里葉變換時頻圖相比，基于同步壓縮變換的時頻圖中故障特征更加集中，頻率分辨率更高，能夠更準確地提取故障特征頻率及其變化規(guī)律。針對行星輪故障的仿真信號，算法同樣表現(xiàn)出良好的性能。在行星輪設置裂紋故障，同步壓縮變換后的時頻圖顯示，與行星輪故障相關(guān)的頻率成分在時頻平面上清晰可見，且能量分布較為集中。通過對時頻圖的分析，能夠準確地識別出行星輪的故障類型和故障發(fā)生的時間點。與其他時頻分析方法，如小波變換相比，同步壓縮變換在處理行星輪故障信號時，能夠更好地抑制噪聲和干擾，提高時頻圖的清晰度和可讀性，從而更準確地提取故障特征。在處理內(nèi)齒圈故障的仿真信號時，基于同步壓縮變換框架的故障識別算法也取得了令人滿意的結(jié)果。在內(nèi)齒圈設置點蝕故障，從同步壓縮變換得到的時頻圖中，可以明顯觀察到與內(nèi)齒圈故障特征頻率相關(guān)的能量集中區(qū)域，以及這些頻率成分隨時間的變化趨勢。通過對時頻圖的分析，能夠準確地判斷內(nèi)齒圈的故障程度和發(fā)展趨勢。與傳統(tǒng)的故障識別算法相比，該算法在處理內(nèi)齒圈故障信號時，具有更高的故障識別準確率和更強的抗干擾能力。為了更直觀地評估算法的性能，將基于同步壓縮變換框架的故障識別算法與傳統(tǒng)的故障識別算法，如基于短時傅里葉變換的故障識別算法和基于小波變換的故障識別算法，在故障識別準確率、召回率和F1值等指標上進行了對比分析。對比結(jié)果如表1所示：算法故障識別準確率召回率F1值基于同步壓縮變換框架的故障識別算法0.980.970.975基于短時傅里葉變換的故障識別算法0.850.830.84基于小波變換的故障識別算法0.880.860.87從表1中可以看出，基于同步壓縮變換框架的故障識別算法在故障識別準確率、召回率和F1值等指標上均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的故障識別算法?；谕綁嚎s變換框架的故障識別算法的故障識別準確率達到了0.98，而基于短時傅里葉變換的故障識別算法和基于小波變換的故障識別算法的故障識別準確率分別為0.85和0.88。這表明基于同步壓縮變換框架的故障識別算法能夠更準確地識別行星齒輪箱在變轉(zhuǎn)速工況下的故障類型和故障程度，具有更高的可靠性和有效性。通過仿真實驗結(jié)果分析，充分驗證了基于同步壓縮變換框架的故障識別算法在變轉(zhuǎn)速工況行星齒輪箱故障識別中的優(yōu)越性。該算法能夠有效提高故障特征提取的準確性和可靠性，為行星齒輪箱的故障診斷提供了一種高效、準確的技術(shù)手段。5.3實際案例應用為進一步驗證基于同步壓縮變換框架的故障識別算法在實際工程中的有效性和實用性，選取了某風力發(fā)電場中的行星齒輪箱作為實際案例進行深入研究。該風力發(fā)電場的行星齒輪箱在長期運行過程中，由于受到復雜多變的風速、高負載以及惡劣環(huán)境等因素的影響，面臨著較高的故障風險。在實際應用中，首先在行星齒輪箱的關(guān)鍵部位，如軸承座、箱體等位置安裝了高精度加速度傳感器，以實時采集行星齒輪箱在實際運行過程中的振動信號?？紤]到實際運行環(huán)境中存在的各種干擾因素，對采集到的原始振動信號進行了嚴格的預處理。采用帶通濾波器去除信號中的低頻和高頻噪聲，通過小波閾值去噪方法進一步降低噪聲干擾，提高信號的信噪比。對信號進行歸一化處理，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，為后續(xù)的分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將預處理后的振動信號輸入到基于同步壓縮變換框架的故障識別算法中進行分析。通過同步壓縮變換，得到了行星齒輪箱振動信號的時頻圖，從時頻圖中可以清晰地觀察到信號的頻率隨時間的變化情況以及故障特征的分布。在某一時間段的時頻圖中，發(fā)現(xiàn)與行星齒輪箱行星輪故障特征頻率相關(guān)的頻率成分出現(xiàn)了明顯的幅值增加和能量聚集現(xiàn)象，且這些頻率成分隨著轉(zhuǎn)速的變化呈現(xiàn)出特定的變化規(guī)律。這表明行星齒輪箱的行星輪可能出現(xiàn)了故障。為了準確判斷故障類型和故障程度，進一步對時頻圖中的故障特征進行提取和分析。采用峰值檢測和能量分布分析等方法，提取了與行星輪故障相關(guān)的特征參數(shù)，如故障特征頻率的幅值、能量分布范圍以及頻率變化趨勢等。將這些特征參數(shù)輸入到預先訓練好的支持向量機故障識別模型中進行故障識別。根據(jù)支持向量機模型的輸出結(jié)果