[发明专利]一种滚动轴承故障特征提取方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种滚动轴承故障特征提取方法及系统，属于故障诊断技术与信号处理分析技术领域。

背景技术

共振解调是目前被广泛应用的一种振动特征提取技术，对信号冲击成分的提取有很好的效果。共振解调的过程需要确定中心频率和带宽进行带通滤波，利用传统快速谱峭度图的方法确定滤波中心频率和带宽是比较有效和便捷的方法。

传统快速谱峭度图算法在计算共振解调频带时会受到采集信号中高峰值脉冲的干扰，导致在对滤波中心频率和带宽的选择时会产生分析误差，而不能达到利用共振解调技术对故障进行特征提取和诊断的目的。

本发明所提出的方法能很好地解决传统方法中受高峰值脉冲干扰时共振解调频带选取不准确的问题，从而获得优化的共振解调频带，实现对故障特征的准确提取。

发明内容

本发明提供了一种滚动轴承故障特征提取方法及系统，以子频带谱峭度平均的方法，获取优化的共振解调频带，实现包络分析中滤波参数的准确选取，解决传统基于谱峭度包络分析方法当采集信号中存在高峰值脉冲干扰时共振解调频带选取不准确的问题。

本发明的技术方案是：一种滚动轴承故障特征提取方法，包括：

信号采集模块，用于通过加速度传感器获取滚动轴承故障振动信号；

信号处理模块，用于对工况下的滚动轴承故障振动信号进行分段；

谱峭度优化模块，用于依次对分段后的信号用快速谱峭度图算法计算每段信号的不同子频带的谱峭度；再对各段信号计算所得的子频带谱峭度进行对应子频带求平均；平均之后通过比较选出谱峭度最大值对应的子频带从而得到优化的共振解调频带；

特征提取模块，用于利用谱峭度优化模块所得到的优化的共振解调频带对所采集的滚动轴承故障振动信号进行包络频谱分析，得到滚动轴承故障振动信号包络后的频率谱线，将其与滚动轴承存在的故障类型所对应的理论特征频率对比，从而确定滚动轴承存在的故障类型。

所述滚动轴承故障振动信号是时域信号。

所述信号处理模块具体为对所采集的滚动轴承故障振动信号x(t)等长度分为M段。

所述谱峭度优化模块具体为：在分段后，对每一段信号分别运用快速谱峭度图算法计算出每段信号中各子频带的谱峭度，获得所述采集信号各子频带所对应的多次谱峭度计算结果；对获得所述采集信号各子频带所对应的多次谱峭度计算结果，进行对应子频带谱峭度求平均，获得优化的谱峭度图；通过比较优化的谱峭度图中各子频带谱峭度选出最大值对应的子频带，其中心频率f_o和带宽Δf_o为优化的共振解调频带。

所述特征提取模块具体为：利用谱峭度优化模块所得到的优化的共振解调频带对所采集的滚动轴承故障振动信号进行包络频谱分析，得到滚动轴承故障振动信号包络后的频率谱线，将其与滚动轴承存在的故障类型所对应的理论特征频率对比：

如果处于理论特征频率值正负2Hz范围内出现突出的谱线，则可以确定存在与对理论特征频率值相对应的故障类型。

所述谱峭度的计算公式为： 

式中，和分别表示取模和数学期望，为第k级第i个子频带复包络信号，其中k为分解级数，i=0,1，…，2^k-1为子频带复包络信号位置系数，n是与时间t有关的时间序列，取值为从0到包络信号的长度。

所述子频带谱峭度求平均的计算公式为：

式中，为第m段信号中第k级第2^k-1个子频代复包络信号所对应的谱峭度。

一种滚动轴承故障特征提取系统，包括：

信号采集模块，用于通过加速度传感器获取滚动轴承故障振动信号；

信号处理模块，用于对工况下的滚动轴承故障振动信号进行分段；

谱峭度优化模块，用于依次对分段后的信号用快速谱峭度图算法计算每段信号的不同子频带的谱峭度；再对各段信号计算所得的子频带谱峭度进行对应子频带求平均；平均之后通过比较选出谱峭度最大值对应的子频带从而得到优化的共振解调频带；