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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116167270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310187893.4，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法是由任海军;丁显飞;罗亮;谭志强;谢攀;闫通;董治强;李直珉设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法，首先，构建不同裂纹深度故障状态下的太阳轮三维模型，利用有限元软件生成齿轮的柔性体文件，在Adams中完成刚柔耦合模型的构建，并进行动力学分析；其次，根据动力学仿真提取时域仿真信号，并利用FFT得到相应的频域信号，提取时频域中有关齿轮损伤故障变化的多个特征参数；然后，引入与计算序列相关的参数构建与序列元素相关的关联度函数，实现对计算序列的简化以及算法精度的改进。本发明所提出的方法能够有效的计算出裂纹深度的阈值，缩减了计算序列长度，同时改进后计算结果区分度更大，故障样本与标准数据样本之间的关系更突出，灰色关联度最大值与整体平均值的差异提升了1.65倍。

本发明授权基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，采用刚柔耦合的方式构建行星齿轮系动力学仿真模型，提取时频域仿真信号； 然后，基于仿真信号提取其多个信号特征参数作为不同裂纹深度值情况下的表达的信息因子，构建参数矩阵结合灰度关联实现齿轮裂纹深度阈值的诊断，引入与特征样本参数相关联的裂纹长度参数，构建关联度权重矩阵； 引入裂纹长度参数的具体过程如下： 设比较序列为Xi＝{xik|k＝1,2,…,n},i＝1,2,…,m，参考序列为X0＝{x0k|k＝1,2,…,n}，此时，引入参数为裂纹长度li，构建标准序列元素xik与长度参数的关联度函数，即： wij＝GrayLij|Xijk 式中，Lij|为长度参数矩阵，Xijk为序列元素矩阵，wij表示序列内各元素与裂纹长度的关联度函数值； 通过以上函数可以求解到各个元素对于长度的影响关联度大小，基于wij大小获取对于裂纹长度影响较大的元素，即： 此时，比较序列为Xi＝{xit,t∈[1,p]；p＜n},i∈[1,m]，参考序列为X0＝{x0t,t∈[1,p]；p＜n}，t为缩减后序列元素编号，p为缩减后序列长度，n为原序列长度，m为矩阵行数，xit为缩减后的第i个比较序列元素数，x0t为表示缩减后的参考序列元素，同时，设Lx＝Xi Τ,i∈[0,m]，则关联度系数求解为： 式中，Lsux为转置序列中各点绝对差值，L0kx为在k维度上与标准序列元素的绝对差值，ρ∈[0,1]为分辨系数； 灰色关联度ri为： 依照裂纹深度变化，进行m次三维建模，并进行动力学仿真分析，获取太阳轮的动力学时域特征，同时利用FFT变化求解其对应的频域特征信号，提取一共n个时频域特征参数，将裂纹深度作为母序列，将不同状态与其对应下的各个故障特征组成m行n+1列的矩阵，如式下： 式中，l1,l2,…,lm分别代表裂纹深度，a1,a2,…,an分别代表不同深度下对应信号的时频域特征参数； 利用灰度关联分析对特征数据进行筛选，得到与齿轮裂纹变化相关性较大的特征参数i个，即数据降维，加入按照筛选后待检信号的特征参数，与标准序列特征量构成i行m+1列的矩阵，如下式： 式中，a01,a02,…a0i为待检序列时频域特征参数； 原矩阵子序列行、列发生变换，且标准信号特征参数序列长度由n变为i，将待检信号特征参数作为母序列，再次利用灰色关联算法计算优化后标准信号的特征参数集与待检信号特征参数的关联度，关联度中最大值的裂纹程度即为待检故障齿轮的损伤程度接近值。

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