[发明专利]一种基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法

说明书

本发明公开了一种基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：声学传感器采集机械系统运行状态声纹信号s(n)；步骤S2：对采集的信号s(n)进行噪声抑制处理ss(n)；步骤S3：对正常状态信号进行延时采集经过步骤S2组成正常状态声纹库N_S(n)；步骤S4：基于N_S(n)对ss(n)进行声纹匹配，匹配则更新正常状态声纹库N_S(n)，不匹配则更新故障状态声纹库及故障标签编辑；步骤S5：发现故障则进行预警提示，并返回步骤S1，若无故障直接返回步骤S1。本发明不依赖于故障信号的先验知识，对信号的信息利用率高，提高了信号的信噪比，检测结果更加准确。

技术领域

本发明属于信号处理领域，具体涉及一种基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法。

背景技术

机械系统的故障诊断早期主要依赖于相关人员的经验，通过机械设备运转时所产生的振动、声音等特征来判断机械设备是否存在故障。直到20世纪60年代以后，机械系统故障诊断才真正作为一门系统学科逐渐发展起来。该技术采用信号分析与诊断方法对机械系统的运行状态进行监测和评估，并建立与之相配套的机械设备维修体制，从而能有效地减少事故的发生，保障设备的正常运行与安全生产，还可以从根本上解决设备定期维修中的维修不足和过剩维修的问题。

随着信号处理、人工智能、模式识别等技术的发展，各种新的融合方法也不断的被引入到故障检测中。常见的机械系统故障检测方法包括经验模态分解、独立分量分析、小波分析等。上述方法对干扰噪声的影响比较敏感，直接影响了检测结果的准确性，并且对信号的信息利用率不高。由于实际的机械系统工作环境比较复杂，背景噪声的干扰以及机器各零部件信号的相互作用，导致在信号采集的过程中想要检测和拾取真正有用的信号还是比较困难的，这也是机械设备早期故障不容易被发现的原因。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法，以解决现有技术中对信号的信息利用率不高、抗干扰能力差的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：声学传感器采集机械系统运行状态声纹信号s(n)。

步骤S2：对采集的信号s(n)进行噪声抑制处理ss(n)。

步骤S3：对正常状态信号进行延时采集，经过步骤S2组成正常状态声纹库N_S(n)。

步骤S4：基于N_S(n)对ss(n)进行声纹匹配，匹配则更新正常状态声纹库N_S(n)，不匹配则更新故障状态声纹及故障标签编辑。

步骤S5：发现故障则进行预警提示，并返回步骤S1，若无故障直接返回步骤S1。

本发明的有益效果是：一方面本发明是基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法，提高了信号的信息利用率，抗干扰能力强，检测结果更加准确。另一方面该方法不需要知道故障信号的先验知识，利用机械设备正常运行声纹信号与当前运行状态声纹信号之间的差异，从而判断出机械设备是否存在故障，以此来监测机器设备的运行状态；最后本发明通过数据通信模块对故障声纹信号数据进行存储记录，对该检测方法的后续优化积累了原始数据。

附图说明

图1是基于宽带谱处理的机械系统故障检测方法原理图。