[发明专利]一种基于C0

说明书

本发明提出了一种基于C₀复杂度的机械系统早期故障特征的重构方法，首先将二次差分后的瞬时角加速度进行连续小波变换，并计算各频带下的傅里叶变换系数和逆傅里叶变换系数，从而得到对应的C₀复杂度系数，通过挑选大于某一常数的C₀复杂度系数，从而重构早期故障特征。本发明通过引入C₀复杂度，来引导早期故障特征的重构结果，能够清晰地从复杂的结构振动和噪声中提取出早期局部故障信息，相较于现有以信号各频带的能量作为重构系数选择依据，具有更好的重构效果。

技术领域

本发明涉及机械系统故障诊断与控制的机械信号处理技术领域，特别是涉及一种基于C₀复杂度的机械系统早期故障特征的重构方法。

背景技术

小波变换被广泛的应用于机械故障诊断领域的非平稳非线性信号处理。其信号分解的本质是将时域信号在一系列振荡衰减的小波函数上作投影，小波系数则反映了信号与小波函数的相似性。在工程实际中，测试所得的信号通常是机械设备多个部件共同作用的结果，反映设备早期局部故障的信息通常淹没在复杂的结构振动和噪声中。要实现早期故障提取，就必须识别小波系数中直接对应信号冲击的特征信息，并通过重构实现故障特征的恢复，现有方法通常以信号各频带的能量作为重构系数选择依据，然而对于早期故障，其冲击能量通常遍历较宽的频带，因而极易容易引入噪声干扰。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于C₀复杂度的机械系统早期故障特征的重构方法。

本发明的主要内容包括：

一种基于C₀复杂度的机械系统早期故障特征的重构方法，包括如下步骤：

步骤一：对采集得到的机械系统的瞬时角位置信号x(t)进行二次差分，得到其对应的瞬时角加速度信号；所述瞬时角位置信号包括机械设备旋转部件啮合、滚动所引起的角位置波动的频率及谐波A、局部故障引起而导致的瞬时角位移冲击B以及噪声N；其中，

N＝N(t)；

而瞬时角位置信号x(t)则表示为：x(t)＝A+B+N；

步骤二：对步骤一得到的角加速度信号做连续小波变换，得到其对应的时频域的表达方式，小波变换的公式为：其中，Ψ(t)表示小波变换所选择的母小波；x(t)表示待分析的信号；s表示尺度因子；t表示时间因子；*表示取共轭；

步骤三：对步骤二得到的时频域的信号进行C₀复杂度计算，C₀复杂度指标为：

其中，为W_Ψ(s,t)的逆傅里叶变换；C₀复杂度的变化范围为[0,1]；

步骤四：重构早期局部故障：重构后的早期局部故障时间特征序列表示为：

其中，c_δ为重构系数，且大于常数C；δ_j用于调整小波函数的频域宽度；dt表示信号的采样间隔；j表示用于重构的小波系数的编号，J表示小波系数的数量；real[*]表示去信号的实部。

优选的，步骤四中重构系统选择大于C的小波系数，其中，C为0.6。

优选的，步骤二中选择的小波变换的母小波为Morlet小波，表示为：

其中，σ为衰减因子，f为Morlet母小波的频率。

优选的，步骤三中计算W_Ψ(s,t)的逆傅里叶变换的过程如下：

步骤31：计算各频带下小波系数的傅里叶变换：