本申請涉及故障檢測，尤其涉及一種齒輪箱故障預測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、船舶齒輪箱是船舶動力傳動系統(tǒng)的重要組成部分，承擔著將發(fā)動機動力傳遞到推進系統(tǒng)的任務。在長時間高負荷運行和復雜海洋環(huán)境下，齒輪箱容易發(fā)生磨損、斷裂、疲勞等故障。這些故障不僅會導致傳動效率降低，還可能引發(fā)船舶停機甚至嚴重的安全事故。

2、傳統(tǒng)的維護方式通常依賴于定期檢修，這種方法無法實時監(jiān)測齒輪箱的健康狀態(tài)，可能導致故障未能及時發(fā)現(xiàn)，增加了停機時間和維修成本。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，有必要提供一種齒輪箱故障預測方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術中存在的傳統(tǒng)的維護方式通常依賴于定期檢修易導致故障未能及時發(fā)現(xiàn)，增加停機時間和維修成本的問題。

2、為了解決上述問題，本申請?zhí)峁┝艘环N齒輪箱故障預測方法，包括：

3、實時獲取齒輪箱的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)；

4、在所述時頻數(shù)據(jù)滿足觸發(fā)條件時，基于訓練完備的神經網(wǎng)絡模型，對所述時頻數(shù)據(jù)進行預測，確定故障時間節(jié)點；

5、基于知識圖譜和推理算法，對所述時頻數(shù)據(jù)進行故障類型推理，得到故障類型；

6、基于所述故障時間節(jié)點和所述故障類型，確定故障預測結果。

7、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)包括振動、溫度和聲學數(shù)據(jù)。

8、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過布置在齒輪箱測點上的傳感器采集獲取，所述齒輪箱測點包括齒輪嚙合點、軸承、傳動軸、電機和行星齒輪箱。

9、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過滑動窗口技術獲取。

10、在一些可能的實現(xiàn)方式中，實時獲取齒輪箱的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

11、對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)去噪、平滑和歸一化處理。

12、在一些可能的實現(xiàn)方式中，對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)，包括：

13、基于短時傅里葉變換和小波變換技術，對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)。

14、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述觸發(fā)條件為時頻數(shù)據(jù)發(fā)生突變或時頻數(shù)據(jù)的監(jiān)測時間處于周期性檢測時間節(jié)點。

15、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述訓練完備的神經網(wǎng)絡模型采用lstm模型。

16、在一些可能的實現(xiàn)方式中，所述知識圖譜通過如下步驟構建：

17、獲取歷史故障數(shù)據(jù)；

18、基于所述歷史故障數(shù)據(jù)，確定節(jié)點，所述節(jié)點包括齒輪箱關鍵部件、部件狀態(tài)數(shù)據(jù)、故障類型、運行工況和歷史故障案例；

19、基于所述歷史故障數(shù)據(jù)和所述節(jié)點，確定節(jié)點間的關系，所述關系包括部件-故障關系、故障-傳感器信號關系、運行工況-故障關系和歷史案例-故障關系；

20、基于所述節(jié)點和所述關系構建知識圖譜。

21、本申請還提供了一種齒輪箱故障預測系統(tǒng)，包括：

22、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于實時獲取齒輪箱的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)；

23、故障時間預測模塊，用于在所述時頻數(shù)據(jù)滿足觸發(fā)條件時，基于訓練完備的神經網(wǎng)絡模型，對所述時頻數(shù)據(jù)進行預測，確定故障時間節(jié)點；

24、故障類型預測模塊，用于在所述時頻數(shù)據(jù)滿足觸發(fā)條件時，基于知識圖譜和推理算法，對所述時頻數(shù)據(jù)進行故障類型推理，得到故障類型；

25、故障結果生成模塊，用于基于所述故障時間節(jié)點和所述故障類型，確定故障預測結果。

26、本申請的有益效果是：本申請?zhí)峁┑凝X輪箱故障預測方法，通過實時檢測齒輪箱的運行狀態(tài)，在滿足觸發(fā)條件時，使用神經網(wǎng)絡模型預測故障時間，使用知識圖譜預測故障類型，實現(xiàn)對船舶齒輪箱的實時、全面檢測和故障預測，提升設備運行的安全性和可靠性。

技術特征：

1.一種齒輪箱故障預測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)包括振動、溫度和聲學數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過布置在齒輪箱測點上的傳感器采集獲取，所述齒輪箱測點包括齒輪嚙合點、軸承、傳動軸、電機和行星齒輪箱。

4.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過滑動窗口技術獲取。

5.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，實時獲取齒輪箱的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

6.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，對所述運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)，包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述觸發(fā)條件為時頻數(shù)據(jù)發(fā)生突變或時頻數(shù)據(jù)的監(jiān)測時間處于周期性檢測時間節(jié)點。

8.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述訓練完備的神經網(wǎng)絡模型采用lstm模型。

9.根據(jù)權利要求1所述的齒輪箱故障預測方法，其特征在于，所述知識圖譜通過如下步驟構建：

10.一種齒輪箱故障預測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術總結
本申請涉及一種齒輪箱故障預測方法及系統(tǒng)，屬于故障檢測技術領域，其中，該方法包括：實時獲取齒輪箱的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時頻域分析，得到時頻數(shù)據(jù)；在時頻數(shù)據(jù)滿足觸發(fā)條件時，基于訓練完備的神經網(wǎng)絡模型，對時頻數(shù)據(jù)進行預測，確定故障時間節(jié)點；基于知識圖譜和推理算法，對時頻數(shù)據(jù)進行故障類型推理，得到故障類型；基于故障時間節(jié)點和故障類型，確定故障預測結果。本申請通過神經網(wǎng)絡模型預測故障時間，知識圖譜預測故障類型，實現(xiàn)對船舶齒輪箱的實時、全面檢測和故障預測。

技術研發(fā)人員：王勤鵬,胡唯能,程沁喆,賀玉海
受保護的技術使用者：武漢理工大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9