[发明专利]一种基于逆小波变换的风机状态监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于逆小波变换的风机状态监测方法，其特征在于，包括步骤：

S1、采集风机振动信号，对所述振动信号进行同步压缩小波变换，得到其对应的三维时频谱图；

S2、截取所述三维时频谱图中待监测时间段及其对应的特征频段，生成截取时频谱图；

S3、对所述截取时频谱图进行逆同步压缩小波变换，得到所述振动信号子成分的时域信号；

S4、基于所述子成分的时域信号判断所述待监测时间段内风机的状态。

2.根据权利要求1所述的风机状态监测方法，其特征在于，所述时频谱图wt₂为：

其中，b_1,b₂为待监测时间段的时间索引，f_l,f₂为应的特征频段的频率索引，b为时间，f为频率。

3.根据权利要求1所述的风机状态监测方法，其特征在于，所述风机的状态包括：

启动工况、振动剧烈工况、正常工况、关停工况。

4.根据权利要求3所述的风机状态监测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在逐渐加剧时，判定风机在待监测时间段内处于启动工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在逐渐减弱时，判定风机在待监测时间段内处于关停工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在剧烈振动时，判定风机在待监测时间段内处于振动剧烈工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动平稳时，判定风机在待监测时间段内处于正常工况。

5.根据权利要求1所述的风机状态监测方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：

当时，滤除对应部分信号；

其中，w(a,b) 为小波系数，a为伸缩因子、b时间平移因子，，n为轴承振动信号的采样点数，为噪声方差。

6.一种基于逆小波变换的风机状态监测系统，其特征在于，包括：

三维时频谱图生成模块，用于采集风机振动信号，对所述振动信号进行同步压缩小波变换，得到其对应的三维时频谱图；

截取时频谱图生成模块，用于截取所述三维时频谱图中待监测时间段及其对应的特征频段，生成截取时频谱图；

逆变换模块，用于对所述截取时频谱图进行逆同步压缩小波变换，得到所述振动信号子成分的时域信号；

分析模块，用于基于所述子成分的时域信号判断所述待监测时间段内风机的状态。

7.根据权利要求6所述的风机状态监测系统，其特征在于，所述时频谱图wt₂为：

其中，b_1,b₂为待监测时间段的时间索引，f_l,f₂为应的特征频段的频率索引，b为时间，f为频率。

8.根据权利要求6所述的风机状态监测系统，其特征在于，所述风机的状态包括：

启动工况、振动剧烈工况、正常工况、关停工况。

9.根据权利要求8所述的风机状态监测系统，其特征在于，所述分析模块包括：

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在逐渐加剧时，判定风机在待监测时间段内处于启动工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在逐渐减弱时，判定风机在待监测时间段内处于关停工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动在剧烈振动时，判定风机在待监测时间段内处于振动剧烈工况；

当子成分的时域振幅和频谱特性都能反映振动平稳时，判定风机在待监测时间段内处于正常工况。

10.根据权利要求6所述的风机状态监测系统，其特征在于，所述三维时频谱图生成模块还包括：

当时，滤除对应部分信号；

其中，w(a,b) 为小波系数，a为伸缩因子、b时间平移因子，，n为轴承振动信号的采样点数，为噪声方差。