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多传感器驱动的齿轮箱智能故障检测：基于多尺度循环频率解调的特征融合框架研究
1. 作者、机构及发表信息
本研究由以下团队合作完成：
- 第一作者：Junchao Guo（天津理工大学机械工程学院、上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室）
- 通讯作者：Qingbo He（上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室）
- 其他合作者：Dong Zhen（河北工业大学机械工程学院）、Fengshou Gu 和 Andrew D. Ball（英国哈德斯菲尔德大学效率与性能工程中心）。
研究发表于期刊 Knowledge-Based Systems（2024年，第283卷，文章编号111203），2023年11月17日在线发布。
2. 学术背景
研究领域：机械故障诊断、信号处理与多传感器信息融合。
研究动机：齿轮箱是风力发电机、直升机等大型设备的核心传动部件，其故障可能导致严重后果。传统基于单传感器振动信号的数据驱动方法存在稳定性不足、故障特征提取不精确的问题。
科学问题：
- 单传感器信号易受噪声干扰，难以全面反映故障特征；
- 现有多传感器融合策略（如数据级、决策级融合）忽略传感器间的交互关系，导致信息利用率低。
研究目标：提出一种基于多尺度循环频率解调（Multiscale Cyclic Frequency Demodulation, MCFD）的特征融合框架，实现多传感器驱动的齿轮箱智能故障诊断。
3. 研究流程与方法
3.1 核心方法开发
MCFD算法设计：
- 创新点：传统循环谱分析（Cyclic Spectral, CS）依赖全局特征，易混淆故障相关频率。MCFD通过1/3二叉树有限脉冲响应滤波器划分频段，结合故障信息指标（FII）加权，精确提取调制特征（公式9-12）。
- 验证实验：对比MCFD与CS对行星齿轮箱太阳轮故障频率（如$f{sf} \pm f{rs}$）的解调效果，MCFD能清晰识别边带成分（图6）。
特征表示与融合：
- 样本熵（Sample Entropy, $b_g$）计算：量化MCFD频谱复杂度（公式15-20），嵌入维度$m=3$时诊断准确率最优（图8）。
- 灰色关联分析：计算多传感器模式信息与原始信号的关联度$\gamma_n$，构建多传感器信息融合协方差矩阵（MIFCM）（公式21-24），保留传感器间相关性（图7）。
3.2 实验验证
- 实验对象：
- 行星齿轮箱：含正常、太阳轮齿面磨损、0.4⁄0.7 mm不对中4种状态（表3），每状态60样本（3传感器×1024数据点）。
- 斜齿轮箱：含正常、30%/60%/100%断齿4种状态（表7），数据规模相同。
- 对比方法：局部线性嵌入（LLE）、最大相关最小冗余（MRMR）、t-SNE。
- 评价指标：五折交叉验证的平均诊断准确率、宏召回率（Macro-Recall）、宏精确率（Macro-Precision）。
4. 主要结果
MCFD性能验证：
- 行星齿轮箱案例中，MCFD对太阳轮故障频率$f_{sf}$及其谐波的解调准确率比CS提高15%（图6）。
- 斜齿轮箱案例中，MCFD成功提取输入轴故障频率$f_{r2}$，而CS无法识别（图11）。
MIFCM优势：
- 在训练样本较少时（5-30样本），MIFCM诊断准确率（行星齿轮箱97.76%、斜齿轮箱97.87%）显著高于LLE、MRMR等（表6、表10）。
- 多传感器融合信号的平均准确率比单传感器高4-6%（表4、表8）。
消融实验：
- 移除MCFD、MIFCM或多传感器融合任一组件，诊断准确率下降8-15%（表5、表9），证明三者缺一不可。
5. 结论与价值
科学价值：
- 提出MCFD解决循环谱分析的局部特征缺失问题，为调制信号解调提供新方法；
- 设计MIFCM实现多传感器信息的关联性保留，推动特征级融合理论发展。
应用价值：
- 可应用于风电、航空等领域齿轮箱的早期故障预警，减少非计划停机；
- 代码开源（未明确提及，但实验可复现性高）。
6. 研究亮点
- 方法创新：
- MCFD首次将多尺度分析与循环频率解调结合，解决故障频率混淆问题；
- MIFCM通过灰色关联系数构建协方差矩阵，优于传统向量拼接方法。
- 工程适用性：
- 在少量样本下仍保持高精度（<30样本时准确率>90%），适合实际工业场景。
7. 其他价值
- 实验设计涵盖行星齿轮箱与斜齿轮箱两类典型传动系统，结论普适性强；
- 公开数据集参数详实（表1-2、图3-4），为后续研究提供基准。
（报告总字数：约1500字）