[发明专利]一种基于振动信号循环平稳性的风机微弱故障检测方法

说明书

一种基于振动信号循环平稳性的风机微弱故障检测方法，包括以下步骤：步骤1，采集加速度信号；步骤2，将采集到的信号导入到待运行的程序中，用基于循环平稳特征的相关性特征函数检测，得到循环密度谱；步骤3，将循环密度谱归一化，得到循环相关谱；步骤4，根据循环相关谱得到加强包络谱，保存加强包络谱的纵坐标数据，即为实时处理得到的数据；步骤5，利用相关性函数，计算实时处理得到的数据与数据库数据的相关性；步骤6，根据相关性系数故障分辨标准，判断该种故障是否正常或属于何种故障，并将判断结果加入数据库。利用本发明能够实时地检测和判断风机的故障类型，检测更为精确，具有强大的实用性。

技术领域

本发明属于信号处理与故障检测领域，尤其涉及到一种基于振动信号循环平稳性的风机微弱故障检测方法。

背景技术

循环平稳信号处理是近来兴起的机械信号处理的一种新兴技术。循环平稳信号即信号中包含着隐藏的周期信息的信号。循环平稳信号是非平稳信号的一种，相比于传统检测方式，更接近实际信号，尤其是旋转机械产生的信号。

目前信号处理领域常用的旋转机械故障检测方法主要有傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换、第二代小波变换和多小波变换等，可以说都是基于内积原理的特征波形基函数信号分解，旨在灵活运用与特征波形相匹配的基函数去更好地处理信号，提取故障特征，从而实现故障诊断。

但是，现有技术中存在以下缺点和不足：傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换、第二代小波变换和多小波变换等故障检测的方法都建立在假设信号是平稳信号的基础上，而现实中往往是非平稳信号，从而这些检测方法都有不合理的地方，不合实际。同时，这些传统检测方法由于理论上的限制，很难检测到旋转机械的一些重要特征，如叶片通过频率BPF、叶片比频率BRF等，有很大的局限性。

发明内容

本发明提供了一种基于振动信号循环平稳性的风机微弱故障检测方法，能够实时地检测和判断风机的故障类型，检测更为精确，具有强大的实用性。

一种基于振动信号循环平稳性的风机微弱故障检测方法，包括以下步骤：

步骤1，使用加速度传感器采集风机的振动加速度信号；

步骤2，将采集到的加速度信号导入到待运行的程序中，用基于循环平稳特征的相关性特征函数检测，得到循环密度谱；

步骤3，将循环密度谱归一化，得到循环相关谱；

步骤4，根据循环相关谱得到加强包络谱，保存加强包络谱的纵坐标数据，即为实时处理得到的数据；

步骤5，利用相关性函数，计算实时处理得到的数据与数据库数据的相关性；

步骤6，根据相关性系数故障分辨标准，判断该种故障是否正常或属于何种故障，并将判断结果加入数据库。

步骤2中，所述的基于循环平稳特征的相关性特征函数检测过程为：

在程序中设定好相应参数，计算循环平稳的参数：

其中：t、T为时间；△f趋于零，T趋于正无穷的顺序不能交换；f₁、f₂表示计算的两个频率；x_Δf(t；f₁)表示滤波；表示x_Δf(t,f₂)的共轭复数；j表示虚数单位。

步骤4中，得到加强包络谱的过程为：将得到循环相关谱的三维矩阵，以表示，然后保持循环频率α不变，对频率f积分，归一后即得到加强包络谱。

步骤5中，所述的相关性函数为

其中，A为实时处理得到的数据，B为数据库数据；Cov(A,B)为参照信号和拟合信号的协方差，计算公式如下：