[发明专利]一种基于振动信号的通用旋转机械故障诊断与检测的方法

权利要求书

1.一种基于振动信号的通用旋转机械故障诊断与检测的方法，其特征在于：包括如下步骤：记录系统初始时刻振动信号用来作为参考信号，记录系统i时刻振动信号作为对比信号；将系统初始时刻振动信号和系统i时刻振动信号分别进行时域同步平均(TSA)后进行统一相位；此时分别得到处理后知识库信号和处理后未知信号，将两信号相减得到残差信号，提取残差信号的统计学数值作为特征值，对特征值进行分析即可得到系统振动特征是否变化；即如果i时刻系统振动特征和系统初始时刻振动特征相似，那么残差信号为白噪声信号，如果i时刻系统振动特征变化那么残差信号将不再是白噪声。

2.根据权利要求1所述一种基于振动信号的通用旋转机械故障诊断与检测的方法，其特征在于，所述系统振动信号通过由自适应滤波算法将其分成周期信号和脉冲信号加噪声信号，对于脉冲信号加噪声信号部分，通过时域同步平均(TSA)进一步分离噪声信号以进一步提高脉冲信号的信噪比。

3.根据权利要求2所述一种基于振动信号的通用旋转机械故障诊断与检测的方法，其特征在于，所述自适应滤波算法采用的是LMS自适应滤波算法或者RLS自适应滤波算法。

4.根据权利要求1所述一种基于振动信号的通用旋转机械故障诊断与检测的方法，其特征在于，所述量化残差特征值的方法为Kurtosis算法，即

其中k为kurtosis值，即待计算的特征值，xi为第i时刻信号值，为xi的均值，n为第n个采样。