[发明专利]滚动轴承故障特征提取与运行状态监测方法有效

专利信息
申请号: 201711402556.3 申请日: 2017-12-22
公开(公告)号: CN108168886B 公开(公告)日: 2019-08-30
发明(设计)人: 陈剑;汤杰;李家柱;王开明;夏康 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G01M13/045 分类号: G01M13/045
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 何梅生
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 解卷积 包络 滚动轴承故障 故障特征 滚动轴承 运行状态监测 特征提取 细节信号 输出信号包络 待分析信号 频率计算 依次设置 运行状态 谱分析 采样 峭度 相等 分解 监测
【权利要求书】:

1.一种滚动轴承故障特征提取与运行状态监测方法,其特征是按如下步骤进行:

步骤1、初始化采样序号n:n=1;

步骤2、第n次采样;利用振动加速度传感器拾取运行工况下的滚动轴承振动信号作为待分析信号T表示转置,N为采样长度,x1x2…xN表示离散化的待分析信号的每个数据点的数值;

步骤3、使用TQWT方法将所述待分析信号分解为J个细节信号和1个逼近信号表示待分析信号中的低频全局信息;所述TQWT方法是指可调品质因子Q小波变换的方法;

步骤4、选择J个细节信号中峭度值最大的一个细节信号作为第n次采样信号的最优细节信号进行包络谱分析,提取包络谱最大峰值所在频率作为第n次采样信号的故障优势频率fn

步骤5、若n=1,则fn为f1,计算获得与f1相对应的MOMEDA方法的解卷积周期T1

T1=fs/f1,fs表示采样频率;

若n>1,计算获得K值,K=fn/fn-1;当K为整数,将与fn对应的MOMEDA方法的解卷积周期Tn取值为Tn-1;当K为非整数,计算获得与fn相对应的MOMEDA方法的解卷积周期Tn,Tn=fs/fn

所述MOMEDA方法是指:多点最优卷积调整的最小熵解卷积方法;

步骤6、找出n个解卷积周期T1,T2,…,Tn中互不相等的m个解卷积周期T1,T2,…,Tm;并在n个最大峰值所在频率f1,f2,…,fn中找出与m个解卷积周期T1,T2,…,Tm一一对应的频率值f1,f2,…,fm,m≤n;

步骤7、依次设置MOMEDA的解卷积周期为T1,T2,…,Tm;采用MOMEDA方法对待分析信号进行解卷积降噪,得到与所述m个解卷积周期T1,T2,…,Tm一一对应的输出信号k=N-L,L为逆滤波器长度,取:L=1000,上标T表示转置,表示离散化的输出信号每个数据点的数值;

步骤8、对所述输出信号分别进行包络谱分析,并一一对应计算获得各包络谱故障特征比值:FCRES中的下标表示与之对应的解卷积周期;

步骤9、若是所述包络谱故障特征比值中任一数值超过给定阈值,即判断为轴承运行状态发生变化;若否,则将采样序号n增加1重复步骤2-步骤9。

2.根据权利要求1所述的滚动轴承故障特征提取与运行状态监测方法,其特征在于:所述步骤3中J的取值为:

Q和r分别为TQWT方法中的品质因子Q和冗余度r,ceil[]表示对运算结果向下取整。

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