[发明专利]基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法

说明书

本发明公开了基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法。该方法采用短时傅里叶变换将原始信号转换为时频谱图，采用Prewitt检测算法获得多条脊带，采用t检验排除每条脊带的异常值，通过叠加构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带，采用t检验排除合成脊带的异常值，计算合成脊带的均值曲线，对均值曲线进行平滑处理，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间，将平滑均值曲线及其置信区间映射到目标脊线上，得到目标脊线的参考线和局部搜索区间，采用非延迟代价函数提取目标脊线。本发明适合于估计复杂多分量变频信号的瞬时频率，克服了传统方法在机械振动信号瞬时频率估计中的缺陷，估计结果的准确度和精确度高，便于工程应用。

技术领域

本发明涉及旋转机械状态监测与故障诊断领域，具体涉及基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法。

背景技术

由于工作环境的复杂性，旋转机械经常工作在变速条件下。瞬时频率估计是评估旋转机械运行状态及进行故障诊断的重要前提。目前常用的瞬时频率估计方法是一步代价函数法（one-step cost function）。一步代价函数法能够在局部频率范围内搜索脊点，但是局部频率范围的中心点依赖于上一个脊点的位置，这导致一步代价函数存在着延迟。此外，局部频率范围的宽度是根据经验随意设置的，且在任何时刻的宽度都是固定的，不能随着时间发生变化，这导致一步代价函数缺乏足够的自适应性。上述缺陷导致一步代价函数法在估计瞬时频率时准确度和精确度较低。

发明内容

本发明要解决的问题是针对以上不足，提出基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法。与现有方法相比，本发明将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间，因此局部频率搜索范围的中心点不依赖上一个脊点的位置，没有任何延迟，局部频率搜索范围能够自动设定，搜索带宽能够随着时间的变化而自动变化，瞬时频率估计结果的准确度和精确度高。

为解决以上技术问题，本发明提供基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采用短时傅里叶变换算法将信号x（k）（k=1, 2, …,N）转换为时频谱图，N代表信号的长度；

步骤2：从时频谱图中选取一块具有较高信噪比的局部区域，采用Prewitt检测算法将该局部区域转换成二值图像，二值图像包含多条脊带；局部区域是指至少包含两条脊带，信噪比大于80dB的区域；

步骤3：采用t检验算法排除每条脊带上下边缘的异常值；

步骤4：将上述多条脊带按照相互之间的运动学比例关系叠加到其中一条轮廓最完整的脊带上，构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带；运动学比例关系是指脊带所对应的机器部件之间的传动比；

步骤5：采用t检验算法排除上述合成脊带上下边缘的异常值；

步骤6：计算上述合成脊带的均值曲线，采用五点三次平滑算法对均值曲线进行平滑处理，得到平滑均值曲线，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间；

步骤7：将上述平滑均值曲线及其置信区间按照平滑均值曲线与待估计目标脊线之间的运动学比例关系映射到目标脊线上；

步骤8：将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间；

步骤9：采用非延迟代价函数在每个时刻所对应的局部搜索区间内搜索脊点，确定每个时刻所对应的瞬时频率，最后得到整个时间区间上的瞬时频率。

进一步地，所述步骤1中短时傅里叶变换算法包括以下步骤：

1）对信号x（k）进行短时傅里叶变换：

，