[发明专利]一种基于快速谱峭度分析的风机健康评价方法

说明书

本发明公开了一种基于快速谱峭度分析的风机健康评价方法，属于旋转机械的健康评估领域，首先采集风机不同工况振动信号，构建原始数据库，从原始振动信号中提取有效的统计学信息；对于待检测信号，通过计算不同频率位置下信号的峭度值，获取风机振动信号的最优解调频带的中心频率和频带宽度进行信号滤波，通过对该段时域信息进行傅里叶变换得到频域信息，将待测风机的振动信息与数据库中不同工况下的振动数据进行对比分析，获得待测风机的健康因子，从而反映该风机的健康程度。利用本发明的方法，可以提高对冲击信号的敏感性，进而准确的反应风机的健康程度。

技术领域

本发明属于旋转机械的健康评估领域，尤其是涉及一种基于快速谱峭度分析的风机健康评价方法。

背景技术

风机是用于输送气体的机械,从能量观点看,它是把原动机的机械能转换为气体能量的一种机械。简单而言,风机是依靠输入的机械能,提高气体压力并排送气体的机械，广泛应用于冶金、石化、电力、城市交通、船舶等领域

风机在工业系统中占有十分重要的作用，以城市交通为例，随着城市化建设的高速发展,地铁成为了缓解城市交通堵塞、建设用地紧张等问题的重要出行方式,是现代化城市的重要交通工具。地铁系统建立在地面以下，地下空间内除活塞风以外的全部通风都完全依靠机械方式进行，风机有效保障了地铁地下内部空间空气与外部空间自然空气的气体交换，尤其当城市地铁系统处于事故工况中时，风机高效地为地下环境排烟、补充新风更成为减少事故损失的重要条件，因此地铁风机在地铁系统中的作用是不可替代的。

风机种类众多，其中包括轴流风机、离心风机、射流风机等，它们是保障工业系统安全、有效运行的关键。为了预防风机发生故障，造成重大的经济损失和安全事故，寻找一种风机的健康评判方法，有效实时地反应风机的健康状态，对预防故障的发生具有重要作用。

所谓的风机健康状况评估，就是运用合理的方法，在风机不停机的情况下，实现智能的风机运行状况估计，合理分析风机运行参数，及时发现风机的异常状态，降低风机发生事故的几率，以减少风机停机时所带来的损失。选择合适的健康评估指标和建立健康评估模型对风机健康评价尤为重要。

一般情况下，风机异常状况可以通过风机的各种运行参数的变化趋势反映出来。一个故障从发生到它造成严重的现场事故，是一个渐变的发展过程，该过程根据一定的趋势轨迹缓慢地变为新的稳态或者逐渐恶化直至风机损毁。传统的健康评估方法是风机各项运行参数出现异常值后才发现，但此时故障已经产生了一定的影响。风机健康状况评估方法可以监测风机故障的早期迹象，使工人有足够的时间进行分析和诊断，从而采取措施防止故障的发生。

目前主流的基于数据驱动的设备健康状况评估方法中，时间序列预测法和神经网络法最为广泛。时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化时，往往会有较大偏差。神经网络对特定问题层数和节点数的未知性，通常导致模型采用了过多的参数，这也就意味着神经网络模型自由度极高，从而使其在训练网络的过程中，会受到噪声影响，导致神经网络模型过拟合，无法准确区分设备的各种运行状态。

发明内容

本发明提供了一种基于快速谱峭度分析的风机健康评价方法，可以从原始振动信号中提取有效的统计学信息，提高对冲击信号的敏感性，进而准确的反应风机的健康程度。

一种基于快速谱峭度分析的风机健康评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集风机正常工况与不同程度故障工况下的原始振动信号，获得振动数据原始数据库；

(2)对原始数据库中的振动信号x(t)进行短时傅里叶变换，得到时间-频率-振幅的三维图像X(t,f)；

(3)对上述三维图像X(t,f)进行预白化处理，得到预白化之后的时间-频率-振幅三维图像X′(t,f)；