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龙图腾网获悉中国直升机设计研究所申请的专利多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统及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：CN116448413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310382448.3，技术领域涉及：G01M13/021；该发明授权多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统及方法是由张先辉;熊天旸;胡坚;李新民;金小强设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统及方法，系统包括试验台架，试验台架上设置有输入电机、输出电机、齿轮箱，输入电机通过输入轴与设置在齿轮箱内部的输入齿轮连接，输出电机通过输出轴与设置在齿轮箱内部的输出齿轮连接，输入齿轮与输出齿轮啮合传动，齿轮箱内部设置有用于支撑输入轴的输入轴承和用于支撑输出轴的输出轴承，齿轮箱与滑油系统连通，试验台架上设置光电转速传感器，光电转速传感器正对输入轴，齿轮箱表面设置有若干个振动传感器，齿轮箱与滑油系统连通的回油管路上设置滑油磨屑传感器，光电转速传感器、滑油磨屑传感器、振动传感器与数据采集系统连接，数据采集系统与上位机连接。

本发明授权多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估方法，其特征在于，使用多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统执行，所述的系统包括试验台架，所述的试验台架上设置有输入电机、输出电机、齿轮箱，所述的输入电机通过输入轴与设置在齿轮箱内部的输入齿轮连接，所述的输出电机通过输出轴与设置在齿轮箱内部的输出齿轮连接，输入齿轮与输出齿轮啮合传动，所述的齿轮箱内部设置有用于支撑输入轴的输入轴承和用于支撑输出轴的输出轴承，所述的齿轮箱与滑油系统连通，所述的试验台架上设置光电转速传感器，所述的光电转速传感器正对输入轴，所述的齿轮箱表面设置有若干个振动传感器，所述齿轮箱与滑油系统连通的回油管路上设置滑油磨屑传感器，光电转速传感器、滑油磨屑传感器、振动传感器与数据采集系统连接，数据采集系统与上位机连接； 所述的评估方法包括以下步骤： 步骤1：起动多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统，稳定运行一段时间后，光电转速传感器采集输入轴的转速信号，滑油磨屑传感器采集回油管路的滑油磨屑颗粒信号，振动传感器采集输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴的振动信号，直至多特征参数融合的减速器齿轮箱健康状态评估系统运行出现明显异常时，停车拆卸检查齿轮箱健康状况； 步骤2：提取滑油磨屑传感器采集回油管路的滑油磨屑颗粒信号的特征参数； 步骤3：对振动传感器采集输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴的振动信号进行时域同步平均预处理； 步骤4：提取时域同步平均预处理后的振动信号的特征参数； 步骤5：构建“T-S模糊神经网络”模型，并定义“T-S模糊神经网络”模型的输入空间、输出空间和模糊逻辑模型规则，具体是：确定“T-S模糊神经网络”模型的输入和输出空间，其中输入空间隶属度定义为： 1低损伤，表示为DL：齿轮箱内部的输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴及其连接附件过磨合期后的状态，不影响使用； 2一般损伤，表示为DM：齿轮箱内部的输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴及其连接附件运行很长一段时间后，有轻微划痕损伤表征，不影响使用； 3严重损伤，表示为DH：齿轮箱内部的输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴及其连接附件发生损伤变形；不能继续运转； 根据各特征参数随时间变化历程图来计算以下特征参数的隶属度： 1小型滑油磨屑颗粒累积总量含DL、DM、DH的损伤特征； 2齿轮振动均方根值含DL、DH的损伤特征； 3齿轮振动峭度值含DL、DH的损伤特征； 4轴承振动均方根值含DL、DH的损伤特征； 5轴承振动统计量6阶含DL、DH的损伤特征； 6轴振动一阶谐波分量含DL、DH的损伤特征； 7轴振动二阶谐波分量含DL、DH的损伤特征； 输入空间的输入数据选取小型滑油磨屑颗粒累积总量和步骤4中提的振动信号的特征参数中两个最为敏感的振动特征参数； 输出空间的隶属度定义为齿轮箱内部的输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴及其连接附件的状态，利用“T-S模糊神经网络”模型预测的齿轮箱内部的输入轴承、输出轴承、输入齿轮、输出齿轮、输入轴及输出轴及其连接附件状态识别隶属度为： 1齿轮箱无齿轮损伤，表示为OK； 2齿轮箱包括初始轻微划痕破坏性凹坑损伤，表示为检查； 3齿轮箱包括严重磨损破坏性凹坑损伤，表示为停车； “T-S模糊神经网络”模型规则定义，其中选取的两个最为敏感的振动特征参数设为V1和V2，小型滑油磨屑颗粒累积总量特征参数设为，规则定义如下： 1如果V1是DL、V2是DL、是DL，那么输出是OK； 2如果V1是DH、V2是DH、是DH，那么输出是停车； 3如果V1是DL、V2是DL、是DM，那么输出是检查； 4如果V1是DL、V2是DH、是DL，那么输出是OK； 5如果V1是DL、V2是DL、是DH，那么输出是检查； 6如果V1是DH、V2是DL、是DL，那么输出是OK； 7如果V1是DH、V2是DL、是DM，那么输出检查； 8如果V1是DH、V2是DH、是DL，那么输出是检查； 9如果V1是DH、V2是DL、是DH，那么输出是停车； 10如果V1是DH、V2是DH、是DM，那么输出是检查； 11如果V1是DL、V2是DH、是DH，那么输出是停车； 12如果V1是DL、V2是DH、是DM，那么输出是检查； 步骤6：对“T-S模糊神经网络”模型进行训练优化，输入数据进行齿轮箱的故障诊断分析。

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