[发明专利]轧机振痕振动信号的故障特征提取方法及识别方法

权利要求书

1.一种轧机振痕振动信号的故障特征提取方法，其特征在于由以下步骤组成：

A1、采集轧机的振痕振动信号，并且对该振痕振动信号进行频谱分析，确定该振痕振动信号的共振峰频带；

A2、对该共振峰频带下的振痕振动信号进行带通滤波，滤除将会影响下一步中解调分析过程的频率成分；

A3、采用基于二阶循环自相关的解调方法对带通滤波后的振痕振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数；

A4、对该二阶循环自相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出该振痕振动信号的故障特征信息。

2.根据权利要求1所述的轧机振痕振动信号的故障特征提取方法，其特征在于所述步骤A4中在对该二阶循环自相关函数进行时域切片的过程中：当切片频率为低频时，该时域切片信号为以载波频率f_z为调制中心，以调制频率f_n及其倍频成分为调制边频带的调制波形；当切片频率为高频时，该时域切片信号为频谱为调制频率f_n的调制波形。

3.一种轧机振痕振动信号的故障识别方法，其特征在于由以下步骤组成：

B1、按照权利要求1所述的轧机振痕振动信号的故障特征提取方法，获得时域切片信号；

B2、根据公式计算出该时域切片信号的功率谱S(ω)，其中X(ω)表示该时域切片信号的傅里叶变换，N表示该时域切片信号的长度；

B3、根据公式计算出该时域切片信号的功率谱信息熵H(ω)，并将该功率谱信息熵H(ω)与功率谱信息熵阈值H进行比较：如果H(ω)小于H则表示该轧机存在振痕振动，否则表示该轧机不存在振痕振动。

4.根据权利要求3所述的轧机振痕振动信号的故障识别方法，其特征在于所述步骤B3对于正常的振痕振动信号，功率谱信息熵H(ω)较大；对于异常的振痕振动信号，功率谱信息熵H(ω)较小。

5.根据权利要求3所述的轧机振痕振动信号的故障识别方法，其特征在于所述步骤B3中将该功率谱信息熵阈值H划分为严重报警阈值H1、轻微报警阈值H2和预警阈值H3，并且将该功率谱信息熵H(ω)依次与严重报警阈值H1、轻微报警阈值H2和预警阈值H3进行比较，其中为H1、H2和H3大于零的任意数值且H1<H2<H3：

当H(ω)≤严重报警阈值H1时，报警灯为红灯，实现严重报警；

当H(ω)≤轻微报警阈值H2时，报警灯为橙灯，实现轻微报警；

当H(ω)≤预警阈值H3时，报警灯为黄灯，实现预警；

否则报警灯为绿灯，表示运行正常。