机车齿轮故障检测方法、装置及服务器

1.本发明涉及机车齿轮故障诊断的技术领域，尤其是涉及一种机车齿轮故障检测方法、装置及服务器。


背景技术：

2.齿轮是机车传动系统的关键部件，其健康状态对机车的运行品质和运行安全具有直接影响。因此，需要定期对机车齿轮的健康状态进行有效检测。目前，相关技术提出，可以对齿轮箱箱体的振动信号进行时频分析得到时频分布，并通过最大值搜索算法、快速路径优化算法、脊线路径重组算法等时频脊线提取方法，从时频分布中提取出实时转频，进而转换为实时转速，但上述时频脊线提取方法的测量精度较低，并且在脊线出现间断时的分析适应能力较差，进而影响齿轮转速的测量结果，最终导致齿轮故障的检测精度下降。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种机车齿轮故障检测方法、装置及服务器，可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种机车齿轮故障检测方法，方法包括：获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系；对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数；利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用第一连续时频脊线和第二连续时频脊线确定目标时频脊线；利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。
5.在一种实施方式中，噪声估计值包括：第一噪声估计值和第二噪声估计值，对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值的步骤，包括：对原始时频分布进行中值滤波处理，得到第一噪声估计值；通过阈值检测器，基于第一噪声估计值，确定各个时刻的噪声判别阈值；利用噪声判别阈值和第一噪声估计值，将时频分布矩阵中由真实信号成分产生的局部极大值点去除，确定剩余信号时频分布；对剩余信号时频分布进行均值滤波处理，得到第二噪声估计值；通过阈值检测器对第二噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值。
6.在一种实施方式中，基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数的步骤，包括：利用第二噪声估计值和真实信号成分判别阈值，对原始时频分布的局部极大值点进行筛选处
理，从而确定由真实信号产生的局部极大值点时频分布；通过最大值搜索模型从局部极大值点时频分布的幅值中提取第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数。
7.在一种实施方式中，利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线的步骤，包括：针对动态寻优惩罚函数，从原始时频分布的起始时刻至结束时刻迭代计算各点的惩罚函数值，确定各候选局部极大值点的惩罚函数集合；将各候选局部极大值点的惩罚函数集合求和后计算最大值，确定惩罚函数求和矩阵，并确定惩罚函数求和矩阵对应的频率跳变矩阵；通过惩罚函数求和矩阵和频率跳变矩阵提取第二时频脊线。
8.在一种实施方式中，通过惩罚函数求和矩阵和频率跳变矩阵提取第二时频脊线的步骤，包括：将惩罚函数求和矩阵中末端时刻的最大值点，确定为起始计算点，并从起始计算点的对应时刻，沿时间减小方向对频率跳变矩阵进行迭代计算，确定各时刻的最优频率跳变；通过预设时频脊线提取模型，基于各时刻的最优频率跳变，确定脊线连接状态，并对时频脊线进行循环遍历提取，确定全部的第二时频脊线，其中，在任一次循环遍历过程中，当脊线连接状态为间断时停止时频脊线提取，生成一段间断时频脊线，并在删除间断时频脊线对应的局部极大值点后，进行下一轮时频脊线的提取。
9.在一种实施方式中，确定脊线连接状态的步骤，包括：当任一时刻的最优频率跳变大于预设频率跳变阈值时，确定脊线连接状态为间断。
10.在一种实施方式中，利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果的步骤，包括：利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮箱中转轴的转频信息；通过转频信息对原始时频分布进行阶次跟踪处理，确定角域信号以及角域信号对应的角域阶次谱；若角域阶次谱中，机车齿轮的啮合阶次处存在与机车齿轮的旋转阶次对应的边频带信息，则确定机车齿轮存在故障。
11.第二方面，本发明实施例还提供一种机车齿轮故障检测装置，装置包括：数据获取模块，获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系；滤波处理模块，对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；函数建立模块，基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数；数据分析模块，利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；目标时频曲线确认模块，将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用第一连续时频脊线和第二连续时频脊线确定目标时频脊线；故障检测模块，利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。
12.第三方面，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项的方法。
13.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项的方法。
14.本发明实施例带来了以下有益效果：
15.本发明实施例提供的一种机车齿轮故障检测方法、装置及服务器，获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系，对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值，基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，对原始时频分布的局部极大值点进行筛选处理，再通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数，在确定第一时频脊线后，利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用第一连续时频脊线和第二连续时频脊线确定目标时频脊线，并利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。本发明实施例可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。
16.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
17.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本发明实施例提供的一种机车齿轮故障检测方法的流程示意图；
20.图2为本发明实施例提供的一种机车齿轮故障检测方法的示意图；
21.图3为本发明实施例提供的另一种机车齿轮故障检测方法的流程示意图；
22.图4为本发明实施例提供的一种机车齿轮故障检测装置的结构示意图；
23.图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.齿轮是机车传动系统的关键部件，其健康状态对机车的运行品质和运行安全具有直接影响，因此，对机车齿轮的健康状态进行有效检测有很必要的，在机车实际运行过程中，速度实时变化，齿轮也相应的在变转速工况下运行；由于速度实时变化，在变转速工况下采集到的振动信号被频率调制，其频谱自然呈现谱图模糊现象，传统的信号处理方法在处理变转速工况下的振动信号时会失效；实现变转速工况下齿轮振动信号的有效分析的核心在于如何获取时变转速，最直接的方式是在车轴安装转速计，测量实时转速，然而，出于
安全考量，铁路部门不允许在车轴额外加装传感器，因此，通常利用安装在齿轮箱箱体的振动传感器，间接估算齿轮的实时转速，将齿轮箱箱体的振动信号进行时频分析得到时频分布，利用时频脊线提取算法时频分布中提取出实时转频，并将转频乘以60后即可转换为实时转速。
26.目前，时频脊线提取算法包括以下几种：最大值搜索算法、快速路径优化算法、脊线路径重组算法：最大值搜索算法是最简单的时频脊线提取算法，该方法在时频矩阵中搜索每个时刻幅值最大的点，再将不同时刻的最大值连接起来，但该方法只适用于提取单分量信号，若使用该方法提取多分量信号，不能保证提取出脊线的连续性，为了提取多分量信号同时保证提取脊线的连续性，有学者对最大值搜索算法进行了改进，在原始最大值搜索算法中增加了搜索频带限制，然而，频带设置一般依赖先验知识，较小的搜索频带可能会导致真实脊线处于搜索频带之外，较大的频带会引入较多的噪声与其他信号分量。快速路径优化算法通过全局考虑时频分布中所有局部极大值，利用代价函数寻找时频脊线，然而，该方法获取局部极大值的方式较为粗糙，得到的很多局部极大值与目标脊线无关，导致后续寻优效果欠佳，同时，快速路径优化算法所设计的代价函数不适合分析转速波动较大的振动信号。脊线路径重组算法首先通过加入频带限制的最大值搜索算法从时频分布中提取出所有脊线，然后根据交叉位置脊线的频率变化率对脊线分组，将变化率相近的脊线重新连接到一起，然而，由于该方法使用最大值搜索算法提取初始脊线，因此方法的精度较为有限。机车齿轮在时变工况下运行，对其健康状态进行有效分析需要获取准确的实时转速/转频，上述时频脊线提取算法均存在一定缺陷，导致分析效果有限，此外，现有方法无法有效分析同时存在交叉与间断类型的脊线，基于此，本发明实施提供的机车齿轮故障检测方法、装置及服务器，可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。
27.参见图1所示的一种机车齿轮故障检测方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤s102至步骤s112：
28.步骤s102，获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系，在一种实施方式中，通过短时傅里叶变换求取机车齿轮振动信号的时频分布，得到时频分布矩阵tfd(wi,tn)，其中，i是时频分布中频率轴的索引，n是时频分布中时间轴的索引。
29.步骤s104，对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值，其中，中值滤波是取滤波数据的中间值再进行滤波输出，均值滤波是取滤波数据的平均值再进行滤波输出，内曼-皮尔森假设检验理论，即，内曼-皮尔森检测器、阈值检测器，阈值检测器可以用于峰值检测，噪声估计值包括：第一噪声估计值和第二噪声估计值，在一种实施方式中，对原始时频分布tfd(wi,tn)的每一列分别进行中值滤波，得到各个时刻tn的第一噪声估计值然后由内曼-皮尔森假设检验理论求得各个时刻的噪声判别阈值λ1，通过第一噪声估计值和阈值λ1去除掉原始时频分布中由真实信号成分产生的局部极大值点，得到剩余信号的时频分布对使用均值滤波得到tn时刻的第二噪声估计值再次通
过阈值检测器求得各个时刻的真实信号成分判别阈值λ2。
30.步骤s106，基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数，在一种实施方式中，由第二噪声估计值和真实信号成分判别阈值λ2对tfd(wi,tn)的局部极大值点进行筛选，去除由噪声产生的虚假局部极大值，得到仅由真实信号成分产生的局部极大值点时频分布mtfd(wm,tn)及相应的幅值am(tn)和频率vm(tn)，使用最大值搜索模型从am(tn)中提取出一条时频脊线，并确定该时频脊线为第一时频脊线wp，由第一时频脊线wp建立动态寻优惩罚函数af(m(tn),tn)。
31.步骤s108，利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线。在一种实施方式中，使用动态寻优惩罚函数从起始时刻t1计算到结束时刻tn的惩罚函数值，得到惩罚函数求和矩阵u(m(tn),tn)和对应的频率跳变矩阵j(m(tn),tn)，其中，u(m(tn),tn)表示从开始时刻t1计算到tn时刻的惩罚函数af(m(tn),tn)的累加值，j(m(tn),tn)表示tn时刻的局部极大值点指向tn-1时刻的局部极大值点的频率跳变情况，之后选择矩阵u(m(tn),tn)在tn时刻的最大值u(m(tn),tn)作为求取时频脊线的起始点，从tn时刻沿时间减小方向迭代计算出每个时刻tn的最优频率跳变j(mc(tn),tn)，其中，若时刻tk处j(mc(tk),tk)的频率跳变值超过给定的阈值wλ，则认为此时脊线间断，停止继续求取脊线，从而得到一段间断时频脊线，并从mtfd(w(tn),tn)中删除该间断时频脊线对应的局部极大值点，并重新计算剩余局部极大值点的动态寻优惩罚函数求和矩阵与其相应的频率跳变矩阵，从剩余时频矩阵末端时刻tn开始再次提取下一条时频脊线；重复上述步骤，直至mtfd(w(tn),tn)中所有的局部极大值点都被删除，最终提取出z1条时频脊线，该时频脊线集合为第二时频脊线。
32.步骤s110，将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用第一连续时频脊线和第二连续时频脊线确定目标时频脊线，在一种实施方式中，计算第二时频脊线中的各条时频脊线在相邻时刻的加速度值，若有两条间断脊线端点的加速度值相匹配，则认为这两条脊线是间断脊线，通过两端点的加速度值对其线性插值拟合，使其成为一条完整的脊线，最终提取的脊线数量为z2条，其中包括第一连续时频脊线和第二连续时频脊线，并将该时频脊线集合确定为目标时频脊线。
33.步骤s112，利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果，在一种实施方式中，按照齿轮的传动比关系，得到齿轮箱转轴的转频，通过得到的转频对原始的时域振动信号进行阶次跟踪，在阶次谱中观察齿轮的啮合阶次及其谐波处是否存在与齿轮故障相对应的边频带特征，若存在相应的边频带特征，则可判断该机车齿轮有损伤。
34.本发明实施例提供的上述机车齿轮故障检测方法，可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。
35.本发明实施例还提供了一种机车齿轮故障检测的实施方式，参见图2所示的一种机车齿轮故障检测方法的示意图和图3所示的另一种机车齿轮故障检测方法的流程示意图，具体包括如下(1)至(5)：
36.(1)使用短时傅里叶变换获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关
系，并调整基础设置，其中，基础设置包括：误报概率pfa1、误报概率pfa2和频率跳变的阈值wλ。
37.(2)对原始时频分布进行中值滤波处理，得到第一噪声估计值，通过阈值检测器，基于第一噪声估计值，确定各个时刻的噪声判别阈值，利用噪声判别阈值和第一噪声估计值，将时频分布矩阵中由真实信号成分产生的局部极大值点去除，确定剩余信号时频分布，对剩余信号时频分布进行均值滤波处理，得到第二噪声估计值，通过阈值检测器对第二噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值。在一种实时方式中，tn时刻的原始信号时频分布tfd(wi,tn)：
38.tfd(wi,tn)＝true(wi,tn)+false(wi,tn)(1)
39.其中，i是频率索引，i∈[1,m]。true(wi,tn)表示由真实信号成分产生的时频分布，false(wi,tn)表示由噪声干扰产生的时频分布。将tn时刻的时频分布定义为双重假设检验：
[0040]
h0:tfd(wi,tn)＝false(wi,tn)(2)
[0041]
h1:tfd(wi,tn)＝true(wi,tn)+false(wi,tn)(3)
[0042]
式中，h0表示假设该时频分布由噪声干扰引起，h1表示假设该时频分布为噪声和真实信号成分共同产生。
[0043]
对原始信号的时频分布tfd(wi,tn)的每一列分别进行中值滤波，得到tn时刻的第一噪声估计
[0044][0045]
其中median(
·
)表示中值滤波运算，即为false(wi,tn)。
[0046]
基于内曼-皮尔森假设检验理论，对随机变量进行假设检验：
[0047][0048]
如果大于噪声判别阈值λ1，表示满足假设h1；如果小于阈值λ1，表示满足假设h0。
[0049][0050]
给定误报概率pfa1后，阈值λ1可由下式确定：
[0051][0052]
式中，表示该时频分布是由噪声产生的前提下，被判断为真实信号成分的概率密度函数，其统计上满足卡方分布：
[0053]
[0054]
因此，式(6)的假设检验等价为：
[0055][0056]
根据式(9)可移除由真实信号成分产生的局部极大值，tn时刻的时频分布tfd(wi(tn),tn)去除了局部极大值后记为
[0057]
对使用均值滤波得到第二噪声估计值
[0058][0059]
式中，average(
·
)表示均值滤波运算。
[0060]
基于给定的误报概率pfa2，求得噪声估计值下的真实信号成分判别阈值λ2：
[0061][0062]
(3)利用第二噪声估计值和真实信号成分判别阈值，对原始时频分布的局部极大值点进行筛选处理，从而确定由真实信号产生的局部极大值点的时频分布，通过最大值搜索模型从局部极大值点时频分布的幅值中提取第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数。在一种实施方式中，由各个时刻的噪声值和真实信号成分判别阈值λ2对原始信号时频分布tfd(wi,tn)进行筛选，去除掉由噪声引起的虚假局部极大值点，得到筛选后的局部极大值点的时频分布mtfd(wm,tn)及相应的幅值am(tn)和频率vm(tn)：
[0063][0064]
式中，nan表示非数(not a number)。
[0065]
使用最大值搜索算法从am(tn)中提取出一条第一时频脊线：
[0066]
δ
p
(tn)＝argmax(am(tn))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0067][0068]
式中，argmax表示求最大值，δp(tn)表示第一时频脊线上的脊点在频率轴的索引，wp(tn)表示初始时频脊线的瞬时频率。
[0069]
(4)建立动态寻优惩罚函数，并针对动态寻优惩罚函数，从原始时频分布的起始时刻至结束时刻迭代计算各点的惩罚函数值，确定各候选局部极大值点的惩罚函数集合，将各候选局部极大值点的惩罚函数集合求和后计算各个时刻点的最大值，从而确定惩罚函数求和矩阵，并确定惩罚函数求和矩阵对应的频率跳变矩阵，通过惩罚函数求和矩阵和频率
跳变矩阵提取第二时频脊线。在一种实施方式中，根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数：
[0070][0071][0072]
δξ(m(tn),tn)＝wm(tn)-wm(t
n-1
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0073]
其中，af[m(tn),tn]表示建立的动态寻优惩罚函数。当n＝1时，通过对局部极大值点的幅值取对数来建立惩罚函数。当n》1时，综合考虑局部极大值点的幅值和相邻时刻点的频率之间的联系，通过幅值与频率的合理加权来建立相应的惩罚函数，使算法提取出更准确的时频脊线。ε(m(tn),tn)表示该动态寻优惩罚函数对频率跳变的约束。δξ(m(tn),tn)表示tn时刻的所有局部极大值的频率wm(tn)与tn-1时刻的所有局部极大值的频率wm(tn-1)的差值矩阵。
[0074]
在一种实施方式中，将惩罚函数求和矩阵中末端时刻的最大值点，确定为起始计算点，并从所述起始计算点沿时间减小方向对频率跳变矩阵进行迭代计算，确定各时刻的最优频率跳变；通过预设时频脊线提取模型，基于各时刻的最优频率跳变，确定脊线的连接状态，并对时频脊线进行循环遍历提取，确定所有的第二时频脊线，其中，在任一次循环遍历过程中，当脊线连接状态为间断时停止时频脊线提取，生成一段间断时频脊线，并在删除间断时频脊线对应的局部极大值点后，进行下一轮时频脊线的提取，其中，当任一时刻的最优频率跳变大于预设频率跳变阈值时，确定脊线连接状态为间断。在实际应用中，沿着时间轴从t1到tn迭代计算所有候选局部极大值点的惩罚函数af，并将其求和后计算最大值，用矩阵u表示：
[0075][0076]
当n＝1时，u矩阵为局部极大值点的幅值取对数。当n》1时，u矩阵为从开始时刻t1计算到tn时刻所有路径的惩罚函数af(m(tn),tn)的累加值。
[0077]
计算tn时刻到tn-1时刻由动态寻优惩罚函数确定的脊线频率跳变j(m(tn),tn)：
[0078][0079]
当n＝1时，j矩阵为全零矩阵。当n》1时，j(m(tn),tn)表示tn时刻的所有局部极大值点指向tn-1时刻的所有局部极大值点的频率跳变情况。
[0080]
根据惩罚函数求和矩阵确定tn时刻最大的动态寻优惩罚函数值u(m(tn),tn)，并根据脊线频率跳变矩阵向左倒推上一时刻的频率：
[0081]
[0082]
mc(t
n-1
)＝j (mc(tn),tn)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0083]
其中，mc(tn)表示在时刻点tn处提取脊点所对应的频率索引。
[0084]
由式(21)按照时间轴方向从tn时刻向左迭代求出各个时刻相邻局部极大值点的最优频率跳变，若在tk时刻频率跳变大于所给定的阈值wλ，则认为在tk时刻时频脊线间断，停止向前计算，得到最终的脊线估计结果：
[0085]
{r (tk),
…ꢀ
,r (tn)}＝{v (mc(tk)),
…ꢀ
,v (mc(tn))}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0086]
r(tn)即为最终提取出的时频脊线。
[0087]
(5)利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮箱中转轴的转频，通过转频信息对原始时域振动信号进行阶次跟踪，确定角域信号以及角域信号对应的角域阶次谱，若在角域阶次谱中，机车齿轮的啮合阶次处存在与机车齿轮的旋转阶次对应的边频带，则可凭此判断机车齿轮存在故障。在实际应用中，确定目标时频脊线后，按照齿轮的传动比关系，得到齿轮箱转轴的转频，通过转频信息对原始时域信号x(t)角域重采样得到角域信号x(θ)，做傅里叶变换得到其角域阶次谱：
[0088]
x＝fft(x(θ))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)
[0089]
其中，fft(x(θ))表示对x(θ)做傅里叶变换，x为得到的角域阶次谱，在阶次谱x中观察齿轮的啮合阶次处是否存在与齿轮的旋转阶次对应的边频带，若存在相关特征，则可判断齿轮故障。
[0090]
综上所述，本技术通过提出了一种局部极大值点筛选准则，基于数理统计理论，根据内曼-皮尔森假设(阈值检测器)检验滤除由噪声干扰产生的虚假局部极大值点，相比于数学上一阶导数等于零、二阶导数小于零的极大值判断方法，判别精度得到明显提升；本技术还提出了一种基于动态寻优惩罚函数的交叉间断脊线估计数学模型，从振动信号本身出发，通过合理的选择关键参数，提升模型自适应性，避免了反复调参，并在提取时频脊线的过程中，综合考虑时频矩阵中局部极大值点的幅值和频率跳变的限制，确保转速波动较大时仍能正确的提取出脊线，当所提取的脊线存在交叉的情况时，可以通过给定的阈值准确地判断出具有关联的间断脊线，并将间断脊线连接，从而保证提取出的脊线的连续性，当所提取的脊线存在间断的情况时，可以自适应的停止提取，相比于现有算法，该算法在精度、分析大转速波动工况、自适应性、分析存在交叉和间断脊线等方面具有先进性。
[0091]
对于前述实施例提供的机车齿轮故障检测方法，本发明实施例提供了一种机车齿轮故障检测装置，参见图4所示的一种机车齿轮故障检测装置的结构示意图，该装置包括以下部分：
[0092]
数据获取模块402，获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系；
[0093]
滤波处理模块404，对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；
[0094]
函数建立模块406，基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数；
[0095]
数据分析模块408，利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；
[0096]
目标时频曲线确认模块410，将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值
拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用第一连续时频脊线和第二连续时频脊线确定目标时频脊线；
[0097]
故障检测模块412，利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。
[0098]
本技术实施例提供的上述数据处理装置，可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。
[0099]
一种实施方式中，噪声估计值包括：第一噪声估计值和第二噪声估计值，在进行对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值的步骤时，上述滤波处理模块404还用于：对原始时频分布进行中值滤波处理，得到第一噪声估计值；通过阈值检测器，基于第一噪声估计值，确定各个时刻的噪声判别阈值；利用噪声判别阈值和第一噪声估计值，将时频分布矩阵中由真实信号成分产生的局部极大值点去除，确定剩余信号时频分布；对剩余信号时频分布进行均值滤波处理，得到第二噪声估计值；通过阈值检测器对第二噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值。
[0100]
一种实施方式中，在进行基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数的步骤时，上述函数建立模块406还用于：利用第二噪声估计值和真实信号成分判别阈值，对原始时频分布的局部极大值点进行筛选处理，从而确定由真实信号产生的局部极大值点时频分布；通过最大值搜索模型从局部极大值点时频分布的幅值中提取第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数。
[0101]
一种实施方式中，在进行利用动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线的步骤时，上述数据分析模块408还用于：针对动态寻优惩罚函数，从原始时频分布的起始时刻至结束时刻迭代计算各点的惩罚函数值，确定各候选局部极大值点的惩罚函数集合；将各候选局部极大值点的惩罚函数集合求和后计算最大值，确定惩罚函数求和矩阵，并确定惩罚函数求和矩阵对应的频率跳变矩阵；通过惩罚函数求和矩阵和频率跳变矩阵提取第二时频脊线。
[0102]
一种实施方式中，在进行通过惩罚函数求和矩阵和频率跳变矩阵提取第二时频脊线的步骤时，上述数据分析模块408还用于：将惩罚函数求和矩阵中末端时刻的最大值点，确定为起始计算点，并从起始计算点的对应时刻，沿时间减小方向对频率跳变矩阵进行迭代计算，确定各时刻的最优频率跳变；通过预设时频脊线提取模型，基于各时刻的最优频率跳变，确定脊线连接状态，并对时频脊线进行循环遍历提取，确定全部的第二时频脊线，其中，在任一次循环遍历过程中，当脊线连接状态为间断时停止时频脊线提取，生成一段间断时频脊线，并在删除间断时频脊线对应的局部极大值点后，进行下一轮时频脊线的提取。
[0103]
一种实施方式中，在进行确定脊线连接状态的步骤时，上述数据分析模块408还用于：当任一时刻的最优频率跳变大于预设频率跳变阈值时，确定脊线连接状态为间断。
[0104]
一种实施方式中，在进行利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果的步骤时，上述故障检测模块412还用于：利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮箱中转轴的转频信息；通过转频信息对原始时频分布进行阶次跟踪处理，确定角域信号以及角域信号对应的角域阶次谱；若角域阶次谱中，机车齿轮的啮合阶次处
存在与机车齿轮的旋转阶次对应的边频带信息，则确定机车齿轮存在故障。
[0105]
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
[0106]
本发明实施例提供了一种电子设备，具体的，该电子设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被所述处理器运行时执行如上所述实施方式的任一项所述的方法。
[0107]
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备100包括：处理器50，存储器51，总线52和通信接口53，所述处理器50、通信接口53和存储器51通过总线52连接；处理器50用于执行存储器51中存储的可执行模块，例如计算机程序。
[0108]
其中，存储器51可能包含高速随机存取存储器(ram，random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口53(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
[0109]
总线52可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0110]
其中，存储器51用于存储程序，所述处理器50在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器50中，或者由处理器50实现。
[0111]
处理器50可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器50中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器50可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器51，处理器50读取存储器51中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0112]
本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
[0113]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个
人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0114]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系；对所述原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到所述原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对所述噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；基于所述噪声估计值和所述真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据所述第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数；利用所述动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，所述第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；将端点加速度值匹配的所述间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用所述第一连续时频脊线和所述第二连续时频脊线确定目标时频脊线；利用所述目标时频脊线和所述齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。2.根据权利要求1所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述噪声估计值包括：第一噪声估计值和第二噪声估计值，所述对所述原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到所述原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对所述噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值的步骤，包括：对所述原始时频分布进行中值滤波处理，得到所述第一噪声估计值；通过阈值检测器，基于所述第一噪声估计值，确定各个时刻的噪声判别阈值；利用所述噪声判别阈值和所述第一噪声估计值，将所述时频分布矩阵中由真实信号成分产生的局部极大值点去除，确定剩余信号时频分布；对所述剩余信号时频分布进行均值滤波处理，得到所述第二噪声估计值；通过阈值检测器对所述第二噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的所述真实信号成分判别阈值。3.根据权利要求1所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述通过最大值搜索模型，基于所述噪声估计值和所述真实信号成分判别阈值，确定第一时频脊线，并根据所述第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数的步骤，包括：利用第二噪声估计值和所述真实信号成分判别阈值，对所述原始时频分布的局部极大值点进行筛选处理，从而确定由真实信号产生的局部极大值点时频分布；通过最大值搜索模型从所述局部极大值点时频分布的幅值中提取第一时频脊线，并根据所述第一时频脊线建立所述动态寻优惩罚函数。4.根据权利要求1所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述利用所述动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线的步骤，包括：针对所述动态寻优惩罚函数，从所述原始时频分布的起始时刻至结束时刻迭代计算各点的惩罚函数值，确定各候选局部极大值点的惩罚函数集合；将各候选局部极大值点的所述惩罚函数集合求和后计算最大值，确定惩罚函数求和矩阵，并确定所述惩罚函数求和矩阵对应的频率跳变矩阵；通过所述惩罚函数求和矩阵和所述频率跳变矩阵提取所述第二时频脊线。5.根据权利要求4所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述通过所述惩罚函数
求和矩阵和所述频率跳变矩阵提取所述第二时频脊线的步骤，包括：将所述惩罚函数求和矩阵中末端时刻的最大值点，确定为起始计算点，并从所述起始计算点的对应时刻，沿时间减小方向对所述频率跳变矩阵进行迭代计算，确定各时刻的最优频率跳变；通过预设时频脊线提取模型，基于各时刻的所述最优频率跳变，确定脊线连接状态，并对时频脊线进行循环遍历提取，确定全部的所述第二时频脊线，其中，在任一次循环遍历过程中，当所述脊线连接状态为间断时停止时频脊线提取，生成一段间断时频脊线，并在删除所述间断时频脊线对应的局部极大值点后，进行下一轮时频脊线的提取。6.根据权利要求5所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述确定脊线连接状态的步骤，包括：当任一时刻的所述最优频率跳变大于预设频率跳变阈值时，确定所述脊线连接状态为间断。7.根据权利要求1所述的机车齿轮故障检测方法，其特征在于，所述利用所述目标时频脊线和所述齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果的步骤，包括：利用所述目标时频脊线和所述齿轮传动比关系，确定机车齿轮箱中转轴的转频信息；通过所述转频信息对所述原始时频分布进行阶次跟踪处理，确定角域信号以及所述角域信号对应的角域阶次谱；若所述角域阶次谱中，机车齿轮的啮合阶次处存在与机车齿轮的旋转阶次对应的边频带信息，则确定机车齿轮存在故障。8.一种机车齿轮故障检测装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，获取机车齿轮振动信号的原始时频分布和齿轮传动比关系；滤波处理模块，对所述原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到所述原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并通过阈值检测器对所述噪声估计值进行阈值检测，确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；函数建立模块，基于所述噪声估计值和所述真实信号成分判别阈值，通过最大值搜索模型，确定第一时频脊线，并根据所述第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数；数据分析模块，利用所述动态寻优惩罚函数确定第二时频脊线，其中，所述第二时频脊线包括：间断时频脊线和第一连续时频脊线；目标时频曲线确认模块，将端点加速度值匹配的所述间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，并利用所述第一连续时频脊线和所述第二连续时频脊线确定目标时频脊线；故障检测模块，利用所述目标时频脊线和所述齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。9.一种服务器，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种机车齿轮故障检测方法、装置及服务器，涉及机车齿轮故障诊断的技术领域，包括：对原始时频分布进行中值滤波和均值滤波处理，得到原始时频分布的时频分布矩阵中各个时刻的噪声估计值，并确定各个时刻的真实信号成分判别阈值；基于噪声估计值和真实信号成分判别阈值，确定第一时频脊线，并根据第一时频脊线建立动态寻优惩罚函数，确定第二时频脊线；将端点加速度值匹配的间断时频脊线，通过线性插值拟合进行连接处理，确定修复后的第二连续时频脊线，从而确定目标时频脊线；利用目标时频脊线和齿轮传动比关系，确定机车齿轮故障检测结果。本发明可以显著增强时频脊线的提取能力，进而提升齿轮故障检测的精确度。进而提升齿轮故障检测的精确度。进而提升齿轮故障检测的精确度。


技术研发人员：李奕璠 耿长青 刘建新 陈再刚 章玉伟
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/10/5