[发明专利]一种基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法

权利要求书

1.一种基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，包括：

(1)采集离心泵不同状态下的振动信号，包括从正常工况至发生汽蚀；

(2)对各状态下的信号做自相关谱处理，并处理得到平方包络谱；

(3)对各状态下的信号做均衡平方包络谱处理；

(4)对步骤(2)和(3)中所选取的信号进行小波变换与主成分分析，并根据主成分分析结果与自相关谱、均衡平方包络谱的图谱结果，选取两种图谱对应的特征频率；

(5)根据特征频率与参数设计原则，计算不同状态下的参数数值；

(6)根据不同状态的参数数值，确定汽蚀判断阈值；

(7)对于待测汽蚀状态的离心泵，采集振动信号后按步骤(2)和(3)进行自相关谱处理和均衡平方包络谱处理，并计算当前参数数值；

(8)利用恒虚警率自适应门限的方法，根据噪声强度自适应调整汽蚀判断阈值；

(9)将当前参数数值与自适应调整后的汽蚀判断阈值进行比较，若小于汽蚀判断阈值，则判断为发生汽蚀。

2.根据权利要求1所述的基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤如下：

(2-1)确定分解阶数，利用最大重叠离散小波包变换将时间振动信号分解为不同频带上的频域信号；

(2-2)计算分解得到的每个频带内信号的平方包络，并计算该平方包络的自协方差量；

(2-3)计算每个频带内信号的峭度值，并将计算结果以图谱的形式显示出来，得到自相关谱；

(2-4)选取自相关谱中峭度值最高的频带，对频带内的信号平方包络做傅里叶变换得到平方包络谱。

3.根据权利要求2所述的基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，步骤(3)的具体过程为：

在步骤(2-3)的基础上，对每一分解层级设置峭度值阈值，该峭度值阈值设置为该分解层最大峭度值的一半，计算该分解层中大于该峭度值阈值的节点的平方包络谱，并将所有分解层中的平方包络谱进行归一化后叠加，公式如下：

其中，level为分解层级；n_level为对应层级大于峭度值阈值的节点数目；CSES是关于分解层数和频率的矩阵；k为分解层级总数。

4.根据权利要求3所述的基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，步骤(4)的具体过程为：

(4-1)对步骤(2-4)和步骤(3)中选取的频带内对应的时域信号分别进行小波变换，得到关于时间和频率的小波系数矩阵；

(4-2)对得到的小波系数矩阵进行主成分分析，作主成分分析结果图；

(4-3)根据主成分分析结果图和自相关谱的图谱、均衡平方包络谱的图谱中显示的汽蚀特征，选取两种图谱对应的特征频率。

5.根据权利要求1所述的基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，步骤(5)中，所述的参数设计原则是将图谱中选取的特征频率强度与噪声强度进行比较，定义如下：

其中，CNR为定义的参数，k为所选特征频率数目，A_j为第j个特征频率对应的幅值，A₀为所选特征频率对应的幅值组成的向量；向量A为除去所选特征频率和轴、叶频后所有频率幅值所组成的向量，表示所有频率幅值的平方和，A_sf为轴频幅值，A_bf为叶频幅值；‖·‖₂表示二范数。

6.根据权利要求1所述的基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法，其特征在于，步骤(8)中，根据噪声强度自适应调整阈值的具体方法为：

假设噪声服从瑞利分布，其概率密度函数为：

其中，噪声平均功率为P_n＝2σ²，门限值为η＝-P_nlnP_f，P_f为设定的虚警率；由下式推导得到参数CNR与P_n之间的变化关系，当P_n确定时，自适应调整参数CNR的阈值：

其中，P′_n为发生变化后的噪声平均功率，为保证恒虚警率门限值相应变换为η′，‖A′‖₂表示变化后图谱中的噪声强度，CNR′为变化后的调整的参数阈值；‖A‖₂为图谱中的噪声强度。