机械传动系统故障诊断中的时序分析法洪津袁建虎黄石红2，谭华1（1.解放军理工大学工程兵工程学院，江苏南京210007；2.东南大学，江苏南京210096）机械传动系统中应用的可能性，然后简述了AR模型的参数估计，并就故障诊断中的模型建立与识别及其实时性等问题进行了探讨。给出了基于参数模型的故障诊断的方法和准则。

　　传动系统是机械设备的主要动力传递设备，其运行优劣直接影响着一台机械设备能否正常运行和行驶，传动系统的可测量振动信号中蕴含着丰富的状态信息，通过分析这些信息就可以识别或部分识别传动系统所处的状态，从而对传动系统进行评估诊断（如由于结构设计、加工的不合理及变形引起的故障和由于松动、结构共振、摩擦等造成的故障），保障设备的正常运行。

　　由传动系统测量到的信号具有较强的随机性，可利用信号来建立参数模型并加以研究即：认为被测信号7（0是由自噪声zu）激励某一确定系统所产生的，只要自噪声的功率及模型的参数已知，那么对测量信号的研究就转为对模型参数和性质的研究，对传动系统的故障诊断就是使其机械结构同从机械本身测量到的信号成分发生联系来达到的在参数模型中，信号是由本身的若干次过去值和激励的现在值及若干次过去值；的线性组合产生回归（AR）模型的组合，取知=1，=回归系数。参数模型本身就是一种变换，它将观测到的数据转化为外1维向量（ai，a2，…，Z.），其中回归系数（ai，<，…）充分反映了系统（被研究对象）的这一特点进行的。

　　1数学模型应于系统某一特定特性的模型参数ak来达到。设有m个参数模式Rt（k= 1，2，…，m），模式的识别就是以系统现在的状态模式与模式进行比较，从而确定其属于哪一种模式以通过所采集的信号数据立得到对iblishingHouse.Allrights当m=0时0时，由噪声与信号的不相关性，得到，这模式可以是系统的正常运行模式，也可以是故障模式。模式的建立可间的一点）应当属于m个模的哪一个，只要求出待判别的系统模式与m个模式间的距离，取其小者即可确定待判别的系统模式的归属。

　　可用不同的方法来衡量ak与参数模式Rk之间的距离，主要的有欧氏距离法、加权距离法、分散度法等。

　　本文主要介绍以欧氏距离法说明判别的思路，设X，Z为欧氏空间中两矢量，X= D2（x，z）越小，XZ之间的距离越近，表明相似性越大，则认为属于同一类别模式R为n个均值向量R1=（aAaw，a，P），则待判别系统的模式与模式之间的欧氏距离为：对存在有m个模式的判别归属应当由小距离法判别，即3AR模型阶次的估计模型阶次的估计通常可用所谓的定阶准则A1C准则来进行，其A/C值表达为：谱；M为模型的阶数。

　　AIC准则用于检验模型的适用性时，采用的方法是利用相同的采集数据建立各阶模型，并计算AIC值，取AIC值小时为适应性模型。观察式（3），项代表两模型间的差别，当模型的阶数增加时，白噪声的功率谱e2下降，这时第二项2M起主导作用，这时模型的阶数低一些为妊考虑到传动系统振动信号的特点以及计算的复杂性，一般取8阶较为合适设采样数据为y（n），所示为计算框结论基于参数模型的故障诊断方法的优点在于可发现故障且可以定位，然而当系统的参数存在着不确定性以及系统参数是时变的，或者系统有未知的干扰输入的情况下则需要考虑鲁棒性检验问题。模型的定阶准则AIC，它只是判断阶次的客观判据，完全依赖定阶准则来确定模型阶次不一定总能取得满意的效果，具体应用时要根据实际问题的需要并结合定阶准则来选择模型阶次。由于基于参数模型的故障诊断方法需要知道被研究对象的数学模型，那么当对象有着高度的非线性时这种方法将无能为力。