高速齿轮箱的健康评估的方法、电子设备及存储介质与流程

本技术一般涉及齿轮箱健康状态评估。更具体地，本技术涉及一种用于高速齿轮箱的健康评估的方法、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、高速动车组齿轮箱作为轨道交通动力传动系统的核心关键部件，其运行可靠性直接关系到列车运行安全与运维经济性。齿轮箱在长期服役过程中承受交变载荷、冲击振动、温度变化耦合等复杂工况的共同作用，极易诱发展齿面磨损、点蚀、剥落、轴承疲劳以及润滑油老化失效等多种典型故障模式。该类设备的性能劣化过程具有潜伏期长、早期特征微弱、非线性退化以及故障突发性强等显著特点。若不能及时识别齿轮箱的亚健康状态，将显著增加非计划停机风险，进而大幅提升铁路运维成本，甚至可能引发严重的行车安全事故。

2、目前，基于数据驱动的综合健康评价方法已成为齿轮箱健康状态评估的主流技术路线。在现有研究中，随机组合赋权与模糊评价相结合的方法已被应用于风电机组健康状态评估，模糊综合评判在处理多指标模糊性问题方面的普适性也已得到验证。熵权法被引入模糊综合评判框架，并结合系统动力学方法对资源承载能力进行动态评估，验证了组合赋权与模糊评判相结合的有效技术路径。基于广义柯西分布的齿轮箱剩余寿命预测方法也为齿轮箱健康状态趋势预测提供了新思路。在指标权重确定方面，层次分析法为多指标决策提供了系统性理论框架。然而，相关研究表明，单一依赖主观判断的赋权方法易受专家经验偏好影响，难以客观反映真实数据的波动特征。为解决该主观局限，层次分析法、熵权法与灰色关联分析的组合已被引入综合能源系统评价，验证了多方法融合的应用潜力；基于熵权法和变权理论的评估方法也被应用于发电性能评估探索。在工程应用层面，层次分析法在供应链因素评估中的有效性已得到验证。但是，进一步的研究表明，采用乘法集成法等静态组合策略虽能实现主客观赋权的简单统一，但该类静态组合策略往往难以在特定工况下自适应匹配特征区分度，导致组合权重在工程现场高频扰动下易失稳。为此，近年来已有研究尝试引入优化机制修正传统赋权缺陷，如基于改进熵权-变权理论以及博弈论寻优等策略，为组合权重的自适应调整提供了有益借鉴。综合而言，尽管现有基于组合赋权的评估方法取得了显著进展，但在针对高速动车组齿轮箱这一复杂强干扰对象时，依然暴露出两大关键技术瓶颈：其一，传统线性归一化模型难以映射齿轮箱非线性加速劣化过程中早期微弱故障的短板效应，对亚健康状态的识别灵敏度严重不足，导致早期故障特征被淹没在正常波动之中。其二，常规组合赋权策略缺乏对多重不确定性（主观认知偏差、客观数据噪声、特征区分度差异）的协同抗干扰能力，权重分配在工程现场高频扰动下易失稳，最终导致评估结果可靠性下降，易引发设备故障漏判、误判，进而可能造成生产事故与经济损失。

3、有鉴于此，本技术提供一种用于高速齿轮箱的健康评估的方案，以便实现高精度、强鲁棒性的齿轮箱健康状态综合评估。

技术实现思路

1、为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本技术在多个方面中提出了一种用于高速齿轮箱的健康评估的方案。

2、在第一方面，本技术提供一种用于高速齿轮箱的健康评估的方法，包括：采集高速齿轮箱的多源检测信息并筛选出多个目标评估指标，其中所述多源检测信息包括温度信息、振动信息和油液信息；基于所述多个目标评估指标，使用基于分级阈值约束与相对偏差平方惩罚构建的非线性评分模型进行非线性量化评分，获得各目标评估指标对应的非线性量化评分结果；基于融合层次分析、熵权和变异系数确定各多源检测信息之间的最优组合权重；根据各目标评估指标对应的非线性量化评分结果和所述最优组合权重进行加权融合计算齿轮箱综合健康评分，以获得健康评估结果。

3、在一些实施例中，其中所述多个目标评估指标包括平衡温度、温升速率、振动峰值、波峰因数、峭度、粘度变化率、介电常数变化率和水活度。

4、在一些实施例中，其中通过以下操作筛选出多个目标评估指标：从所述温度信息、所述振动信息和所述油液信息中分别对应筛选多个初始指标；在对应的多个初始指标计算指标之间的皮尔逊相关系数，确定指标之间的冗余度和灵敏度；从对应的多个初始指标中剔除冗余度高于第一阈值和灵敏度低于第二阈值的指标，以筛选出所述多个目标评估指标。

5、在一些实施例中，其中所述非线性评分模型通过以下式子表示：，其中，表示对应的非线性量化评分结果，表示目标评估指标的基准满分值，表示目标评估指标的实时实测值，表示目标评估指标的正常基准阈值，表示惩罚系数，表示惩罚饱和上限，表示评分下限。

6、在一些实施例中，其中基于融合层次分析、熵权和变异系数确定各多源检测信息之间的最优组合权重包括：基于融合层次分析、熵权和变异系数分别确定各多源检测信息之间对应的第一权重、第二权重和第三权重；基于对应的第一权重、第二权重和第三权重构建与相应基础权重的偏差评分和最小化的目标函数；对所述目标函数进行优化，获得所述最优组合权重。

7、在一些实施例中，其中所述第一权重基于求解专家打分构造的判断矩阵来获得最大特征值，并计算一致性指标获得。

8、在一些实施例中，其中所述第二权重基于指标归一化比重来计算信息熵，并基于信息熵归一化计算获得。

9、在一些实施例中，其中所述第三权重基于变异系数归一化计算获得。

10、在一些实施例中，其中所述目标函数通过如下式子表示：，其中，表示最优权重系数，表示对应的第一权重、第二权重和第三权重，表示相应基础权重。

11、在一些实施例中，其中对所述目标函数进行优化，获得所述最优组合权重包括：基于所述目标函数构造拉格朗日函数并确定线性方程组；求解所述线性方程组中的最优权重系数，并经归一化获得最优融合系数；根据所述最优融合系数确定最优组合权重。

12、在一些实施例中，其中所述最优组合权重通过以下式子表示：，其中，、和表示所述最优融合系数，、和分别表示在相应评估维度i下的第一权重、第二权重和第三权重。

13、在第二方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器；存储器，其上存储有高速齿轮箱的健康评估的计算机指令，当所述计算机指令由处理器执行时，使得实现前述第一方面中所述的方法。

14、在第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有高速齿轮箱的健康评估的计算机程序指令，该计算机程序指令被一个或多个处理器执行时，使得实现前述第一方面中所述的方法。

15、通过以上所提供的用于高速齿轮箱的健康评估的方案，本技术实施例通过采集高速齿轮箱的温度、振动和油液多源检测信息并筛选出多个目标评估指标，为后续评估提供了全面的数据基础。通过使用基于分级阈值约束与相对偏差平方惩罚构建的非线性评分模型进行非线性量化评分，使得早期微弱劣化特征因相对偏差平方项的放大作用而更易被识别，同时饱和抑制机制有效过滤了工况突变噪声对评分的干扰。进一步地，通过融合层次分析、熵权和变异系数确定各多源检测信息之间的最优组合权重，兼顾了主观机理经验、客观数据分布差异与指标区分能力。最后通过加权融合计算齿轮箱综合健康评分，实现了对齿轮箱健康状态的准确量化评估。由此，能够有效解决早期微弱故障识别难、权重赋值片面、评估结果易受扰动失稳等技术问题，获得了高精度、强鲁棒性的齿轮箱健康状态综合评估结果。