[发明专利]一种机械故障的检测方法

权利要求书

1.一种机械故障的检测方法，其特征在于，所述的方法包括：

根据二阶Volterra级数预测模型对原始信号两端的延拓数据进行预测，获得无边界振荡的信号；

对所述的无边界振荡的信号使用冗余提升小波包分解，消除频率混叠，生成重构信号；

对所述的重构信号进行奇异值分解降噪，获取故障特征信号，以用于检测机械故障。

2.如权利要求1所述的机械故障的检测方法，其特征在于，所述的二阶Volterra级数预测模型为：

非线性离散动力系统的输入为：X(n)=[x(n),x(n-1),…x(n-N+1)]，非线性离散动力系统的输出为y(n)=x'(n+1)，其中，n为数据点数，则非线性系统函数用二阶截断求和的形式：

x′(n+1)=h0+Σi=0N1-1h1(i)x(n-i)+Σi=0N2-1Σj=0N2-1h2(i,j)x(n-i)x(n-j)---(1)]]>

滤波器的长度N₁和N₂为有限长，通过假近邻域法求取信号的最小嵌入维数m，将N₁、N₂均取为N₁=N₂=m；

输入向量为X(n)=[1,x(n),x(n-1),...,x(n-m-1),x²(n),x(n)x(n-1),...,x²(n-m+1)]^T，无边界振荡的信号的预测系数向量

W(n)=[h₀,h(0),h(1),..,h(m-1),h₂(0,0),h₂(0,1),...,h₂(m-1,m-1)]^T；

将(1)可以写为：x′(n+1)=X^T(n)W(n)     (2)。