[发明专利]一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种机械设备状态监测方法，具体地涉及一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法，属于机械设备状态监测领域。

背景技术

随着工业生产的日益现代化和安全生产意识的不断提高，机械设备的安全运行不仅是企业生产正常进行的必要条件，也是避免生产事故的前提。状态监测技术可以及时发现机械设备的故障，并且能够在一定程度上预报机械设备潜在的故障而得到了广泛应用。

机械设备状态监测用于为工程技术人员提供详细、全面的设备运行状态信息，提供设备的故障征兆信息，为设备的及时维修提供依据。机械设备的状态监测一般包括：状态信号的获取、故障征兆提取、运行状态识别及故障诊断三个步骤。故障诊断依赖于完善有效的故障征兆，也依赖于可靠的信号处理方法。因此可以说，故障征兆提取是机械设备状态监测的关键，而先进的信号处理方法是实现故障征兆提取的有力保障。

机械设备的一些故障征兆信息往往只出现某一窄带范围内，比如，齿轮故障的很多信息就以调制边频带的形式出现在齿轮啮合频率的周围。包络检波是目前提取边频带成分的一种有效方法，而通过单一的带通滤波器进行包络分析，很难全面提取隐含在不同调制频带内的故障征兆信息，甚至会在包络中引入虚假频率成分。将信号分解成若干个子带信号，通过分析子带信号有助于提取故障的特征信息。小波变换可以将信号从高频到低频分解成一组子带信号，可是子带信号的带宽与小波变换分解的层数有关，不能根据实际需要而灵活变更，况且实际应用中对众多小波基的合理选取也是一个难题。经验模态分解(EMD)虽然能够自适应的将信号分解成若干个子带信号，但EMD目前还缺乏严格的理论基础，它不能确保分解得到的每个子带信号都有明确的物理意义。因此，通过分析这些方法的子带信号来监测机械设备的状态在技术上还不够成熟。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有子带信号分析用于机械设备状态监测不足的问题，提出一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法，用于机械设备运行状态的分析，以更好的监测机械设备的运行状态。

该方法的原理为：用多级滤波器对从机械设备测取的状态信号进行多级滤波后得到一组子带信号，求取该组子带信号的包络，针对原始状态信号、子带信号及其包络信号进行信号处理，然后进行特征提取以获取机械设备的故障征兆信息，再根据提取的故障征兆信息来判断机械设备的运行状态。

本发明的一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法，具体包括如下步骤：

步骤1.对于待监测的机械设备，利用传感器测取该机械设备运行的状态信号；

步骤2.对步骤1获取的状态信号进行预处理，得到适合计算机处理的数字信号；

步骤3.设计多级滤波器，对步骤2处理后的数字信号进行多级滤波处理，得到一组子带信号；

步骤4.对步骤3得到的子带信号进行包络分析，求取子带信号的包络；

步骤5.对步骤2预处理后的状态信号、步骤3得到的子带信号和步骤4得到的子带信号的包络信号进行信号处理；

步骤6.对步骤5的信号处理结果进行特征提取；

步骤7.利用步骤6提取的特征，对机械设备的运行状态进行分析，得到该机械设备的运行状态的分析结果。

有益效果

本发明利用多级滤波器来处理机械设备运行的状态信号，可将测取的信号分解成一组窄带子带信号，进而从子带信号中提取机械设备的状态信息。通过对子带信号的分析来诊断机械设备的故障，可以有效检测出形成边频带的低频信号，可用于轴承、齿轮箱等部件的状态监测。结合对原始信号的处理，可以更有效的监测机械设备的状态。本发明的方法既适用于机械设备状态的在线实时监测，也适用于机械设备状态的离线监测。本发明的方法可以广泛应用于石油、化工、冶金等众多行业的机械设备状态监测。

附图说明

图1为本发明的基于子带信号分析的机械设备状态监测原理图；

图2为本发明的具体实施方式中多级滤波器模块结构框图；

图3为本发明的具体实施方式中仿真信号及其频谱；

图4为本发明的具体实施方式中对图3信号多级滤波后的子带信号；

图5为图4中各子带信号的频谱；

图6为图4中各子带信号的上包络；

图7为图6中各上包络信号的频谱。

具体实施方式

为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明：

一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法，其总体技术方案如图1所示，具体包括如下步骤：