[发明专利]一种基于能量峭度谱的流体机械调制频率提取方法

说明书

本发明公开了一种基于能量峭度谱的流体机械调制频率提取方法，包括：(1)采集流体机械的监测信号，并进行信号降噪；(2)进行频带分解，得到各频段滤波信号；(3)计算各频段滤波信号的形状因子和能量因子；(4)计算各频段滤波信号的能量峭度谱；(5)根据最大值准则确定目标频层，根据平均值准则确定目标频层的若干个滤波信号作为目标信号；(6)计算各目标信号的平方包络谱，并进一步得到平均平方包络谱；(7)确定观察频率范围，从观察频率范围中的平均平方包络谱中选取基准值；(8)从平均平方包络谱中捕捉流体机械的特征频率，获取对应的信号表征比。利用本发明，能够在低信噪比和强噪声干扰下有效实现调制频率的提取和表征。

技术领域

本发明属于信号处理领域，尤其是涉及一种基于能量峭度谱的流体机械调制频率提取方法。

背景技术

流体机械广泛应用于工业生产和军事应用等领域中，并扮演着至关重要的角色。其特征频率信息的提取不仅有助于工业生产中的合作对象的状态监测，而且对军事应用中的非合作对象的目标探测也起到关键作用。传统的特征频率提取方法主要包括了频谱分析和时频分析。

频谱分析的主要方法是傅里叶变换，它的基本思想是将时域信号分解成不同频率的三角函数，从而体现信号不同频率成分的幅值高低。这种分析手段能够较好地描绘平稳信号的频率分布，但不适用于非平稳信号的分析，而实际中的机械设备监测信号基本都是非平稳信号，这使得频谱分析难以获取十分理想全面的分析结果。

时频分析的主要方法有短时傅里叶变换和小波变换等。短时傅里叶变换本质上是傅里叶变换的扩展形式，它通过信号加窗的方式将时域信号分为若干等长度的子信号，将每一段子信号近似地看作是平稳信号，对其进行傅里叶变换得到对应频谱，进一步将所有子信号的频谱进行组合，就得到了时域信号的二维时频图。由于短时傅里叶变换中窗函数是固定的，所以其时间分辨率和频率分辨率存在相互限制的关系，当时间分辨率越高，频率分辨率则越低，当频率分辨率越高，时间分辨率则越低。小波变换以小波函数为基函数，通过对基函数的平移和伸缩变换实现不同时间和频率的信号成分表征。小波分析具有较好的自适应性分析结果，具体体现为在低频处具有较高的频率分辨率，在高频处具有较高的时间分辨率。但相对于短时傅里叶变换，小波分析的计算代价高，且其时间分辨率和频率分辨率还是有一定限制。

解调分析是特征频率信息提取的有效途径，主要包括了希尔伯特变换、经验模态分解、谱峭度分析和循环平稳分析等信号处理方法，其中循环平稳分析能够充分利用流体机械监测信号中的幅度调制成分，从而有效地解调出轴频、叶频等调制信息成分，但其计算量大的缺陷限制了其在实时监测和诊断方面的应用。作为一种典型的窄带解调方法，谱峭度分析广泛应用于齿轮和轴承等通用零部件的缺陷探测和故障诊断，取得了较好的解调效果。但该方法对冲击性噪声较为敏感，容易在低信噪比和非高斯噪声干扰下失效，而流体机械监测信号往往包含了各类型的噪声，所以该方法在流体机械的应用中受到了一定限制。

发明内容

本发明提供了一种基于能量峭度谱的流体机械调制频率提取方法，能够在低信噪比和强噪声干扰下有效地提取流体机械监测信号中的调制频率成分，可广泛运用于各类流体机械设备的目标识别、状态监测和故障诊断等领域。

一种基于能量峭度谱的流体机械调制频率提取方法，包括以下步骤：

(1)采集流体机械的振动、噪声或水声信号作为监测信号，用线性预测器估计监测信号中的确定性成分，并将其去除后得到降噪信号；

(2)确定频带分解的层数，按照1/2滤波器和1/3滤波器交叉叠加的形式构建非均匀滤波器组，将降噪信号输入非均匀滤波器组进行频带分解，得到各频段滤波信号；

(3)计算各频段滤波信号的峭度值和均方根值，并分别将其作为形状因子和能量因子；

(4)将各频段滤波信号的能量因子和形状因子相乘，得到能量峭度，进而获得能量峭度谱；