[发明专利]一种基于奇异能量谱的矿用破碎机转子碰摩故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于奇异能量谱的矿用破碎机转子碰摩故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用Shannon熵同时对Morlet小波中心频率与带宽参数进行优化，针对优化结果中无明确极小值点的情况，在最小Shannon熵理论的基础上，同时选择具有代表性的Shannon熵最大值及过渡值点，对比Morlet小波变换结果，选取系数矩阵中故障特征时频聚集性最好同时噪声能量发散时的小波参数为最优小波参数；

S2、分析小波变换中实际频率与尺度参数的对应关系，得到有效的频率－时间小波系数图，根据实际频率的取值选择有效的尺度变化范围；

S3、提出奇异值能量谱算法，对Morlet小波变换结果中每一尺度下的系数构造Hankel矩阵并计算奇异值能量谱，通过选择峰值求取最优尺度；将信号在该尺度下进行Morlet小波变换，可提取到有效的故障特征；奇异值分解是指对于一个实矩阵A∈R^m×n，必定存在正交矩阵U＝[u₁，u₂，…，u_m]∈R^m×m和正交矩阵V＝[v₁，v₂，…，v_n]∈R^n×n，使得:A＝USV^T成立，其中S＝[diag(σ₁，σ₂，…，σ_q)，O]或者其转置，这取决于m＜n还是m＞n，O代表零矩阵，q＝min(m，n)，且有:σ₁≥σ₂，...，≥σ_q＞O，它们称为矩阵A的奇异值；定义奇异值能量函数:

计算得到奇异值能量值；绘制奇异值能量谱；

S4、最后通过Hil-bert变换与轴承振动理论计算对比，确定故障来源。

2.根据权利要求1所述的一种基于奇异能量谱的矿用破碎机转子碰摩故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中：Shannon熵的定义为:

式中：P_i为一不确定的概率分布，由小波系数处理而成，可由下式得到:

式中：W(a_i，b)为某一尺度下的小波变换系。

3.根据权利要求1所述的一种基于奇异能量谱的矿用破碎机转子碰摩故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中：因为尺度步长不为定值，这里选取实际频率为横坐标，通过选择峰值所在位置得到故障特征所在频率，代入上式得到最优尺度参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于奇异能量谱的矿用破碎机转子碰摩故障诊断方法，其特征在于，选取具有代表性的最大值，最小值及过渡区间值并对连续小波变换结果进行对比，发现f_c＝0.8，f_b＝30为最优中心频率与最优带宽参数；将此时的中心频率及采样率代入式中得到尺度的取值范围为[1.6，160]，并对原始信号进行连续小波变换。