一种齿轮箱异常识别方法

本发明提供了一种齿轮箱异常识别方法，包括以下步骤：模型训练过程：获取模型的训练数据；逐级计算每个齿轮的转速；确定每个齿轮的阶次；分离出每个齿轮的时序信号；判断输出轴的转速是否满足预设条件；截取该段时间内的每个齿轮的时序信号；分别对截取后的时序信号进行等角域重采样，得到角域信号；再对角域信号进行快速傅里叶变换，得到阶次谱；计算各阶次对应的统计学变量；将统计学变量输入单分类模型中对单分类模型进行训练，得到训练后的模型；使用预设的测试数据对训练后的模型进行测试；利用实时获取的数据和测试后的模型判断齿轮箱是否异常。本方法可以实时判断齿轮箱是否异常，提高了判断齿轮箱是否异常的效率。