[发明专利]一种基于MED和倒频谱的滚动轴承早期故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于MED和倒频谱的滚动轴承早期故障诊断方法，其特征在于，包括

步骤一：利用加速度传感器对滚动轴承设备进行测量，获得振动加速度信号；

步骤二：对振动加速度信号进行MED降噪，得到降噪后的信号；

步骤三：对MED降噪后的信号进行倒频谱分析，结合实验来提取故障特征。

2.根据权利要求1所述的基于MED和倒频谱的滚动轴承早期故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤二中，对加速度信号进行MED降噪的过程步骤如下：

2.1)y(i)表示轴承振动信号，MED的目的是得到一个逆滤波器f(i)，使得经过逆滤波器滤波后的y(i)能够恢复x(i)的各项特征及相关信息，即使熵值最小；

式中，L为逆滤波器f(i)的长度；

2.2)解反褶积：利用逆滤波器f(i)使y(i)恢复原有信号含有的简单特征和相关信息，使熵值最小，即：

2.3)最小熵反褶积的实质是求取逆滤波器f(i)的最优值，使最大，因此，使其一阶导数为零：

联合式(1)可得

式(4)也可表示为：b＝Af (5)

其中，A为振动信号y(i)的L×L自相关矩阵，b表示为：

其中：

2.4)式(5)经迭代可以得到逆滤波器矩阵为：f＝A^-1b。

3.根据权利要求2所述的基于MED和倒频谱的滚动轴承早期故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤三中，对MED降噪后的信号进行倒频谱分析，倒频谱分析步骤如下：

3.1)假设MED降噪后的信号为x(i)，其功率谱函数为S_x(f)，用C_p(τ)来表示功率谱S_x(f)的倒频谱，有C_p(τ)＝F^-1{lg[s_y(f)]}；

3.2)其幅值倒频谱C_x(τ)：C_a(τ)＝|F^-1{lg[s_y(f)]}|；

3.3)其复倒频谱C_x(τ)：C_c(τ)＝|F^-1{lg[Y(f)]}|；

式中：