[发明专利]一种基于信号特征频率自动识别柱塞泵故障的诊断方法

权利要求书

1.一种基于信号特征频率自动识别柱塞泵故障的诊断方法，其方法步骤为：

在柱塞泵端面沿轴向安装一个振动加速度传感器和一个噪声传感器，并设定采集时长为T，数据点数为N；

S100、对柱塞泵的多能域信号进行采集和预处理；

通过振动加速度传感器采集振动加速度信号x₀(n)，通过噪声传感器采集噪声信号y₀(n)；

S200、对预处理后的多能域信号进行特征频率自动识别；

S201、对x₀(n)进行低通滤波：

由以下公式对x₀(n)进行频域低通滤波，减小振动信号中高频振荡成分，滤波后信号记为x₁(n)：

其中e为自然常数，j为虚数单位，H(k)为频率响应函数：

S202、对低通滤波后的x₀(n)信号进行加权处理：

由以下公式对x₁(n)进行加权处理，使低幅值的频率分量更加容易识别，加权后的信号记为x₂(n),

其中Re表示取实运算；

S203、对加权处理后的x₀(n)信号进行峰值提取：

对低通滤波和加权处理后的振动信号按以下步骤进行峰值提取；

S2031、采用MATLAB软件中的FINDPEAKS函数对x₂(n)进行峰值提取，峰值的幅值坐标和位置坐标构成二维数组[A]，设数组[A]的长度为M；

S2032、对数组[A]中的元素按幅值高低重新排序，得到二维数组[B]，提取数组[B]中元素的位置坐标分量，构成一维数组[p]；

S2033、由以下公式计算数组[p]第i(i＝1，2，…，M-1)个元素与第j(j＝i+1，i+2，…，M)个元素的比值R：

S2034、对R进行四舍五入的取整运算，得到S＝round(R)；

S2035、判断S与R的数值关系，如果满足：

|S-R|≤ε₁S≥2，

则记录当前p_i、p_j和S的值，否则返回步骤S2033继续进行迭代，其ε₁为误差阈值；

S204、根据提取的数值进行转频识别；

由以下公式计算转频f_r：

根据配流冲击的特征频率f_a和机械碰磨的特征频率f_b与转频f_r的对应关系：

f_a＝Zf_r，f_b＝f_r，

计算出两种故障特征频率的实际数值，其中Z为柱塞泵的柱塞数量；

S300、提取特征频率进行故障特征识别，从而判断出柱塞泵的故障诊断；

故障特征识别包括转速异常、配合不良和松靴故障：

S301、通过x₀(n)进行转速异常识别；

判断f_r与最小转速阈值α₁、最大转速阈值α₂的数值关系，如果满足：

f_r＜α₁或f_r＞α₂，

则识别为转速异常；

S302、通过x₀(n)和y₀(n)进行配合不良识别；

S3021、对y₀(n)进行低通滤波：

由以下公式对y₀(n)进行频域低通滤波，减小振动信号中高频振荡成分，滤波后信号记为y₁(n)：

其中e为自然常数，j为虚数单位，H(k)为频率响应函数：

对低通滤波后的y₀(n)信号进行加权处理：

由以下公式对y₁(n)进行加权处理，使低幅值的频率分量更加容易识别，加权后的信号记为y₂(n),

其中Re表示取实运算；

S3022、提取y₂(n)中的最大值Y；

S3023、以0.4乘Y作为阈值，将y2(n)中小于该阈值的数置为0；

S3024、采用MATLAB软件中的FINDPEAKS函数对y₂(n)在[(m-0.5)N/(Tf_r),(m+0.5)N/(Tf_r)]区间(m＝1，2，…，5)的元素进行峰值提取，峰值的幅值坐标和位置坐标构成二维数组[C]，设数组[C]的长度为M，提取数组[C]中元素的位置坐标分量，构成一维数组[q]；

S3025、如果数组[q]第i(i＝1，2，…,M-1)个元素与第j(j＝i+1，i+2，…，M)个元素满足以下不等式：

则进入步骤S3026，否则继续进行迭代；

S3026、对x₀(n)进行包络处理，通过离散Hilbert变换和FFT变换获取x₀(n)的包络频谱并取模，得到频域信号X(k)(k＝1，2，…N)；

S3027、提取X(k)在[f_a-ε₂,f_a+ε₂]区间内的最大值，记为v_a；提取X(k)在[f_b-ε₂，f_b+ε₂]区间内的最大值并记为v_b，ε₂为误差阈值；

S3028、判断v_a、v_b与的数值关系，如果满足：

则识别为配合不良，α₃为特征识别阈值；

S303、通过x₀(n)进行松靴故障特征识别；

S3031、采用MATLAB软件中的FINDPEAKS函数对S302中得到的频域信号X(k)进行峰值提取，峰值的幅值坐标和位置坐标构成二维数组[D]，设数组[D]的长度为M；

S3032、对数组[D]中的元素按幅值高低重新排序，得到二维数组[E]，提取数组[E]中元素的位置坐标分量，构成一维数组[r]，数组[r]和数组[E]中的元素形成一一映射关系；

S3033、创建计数变量a和累加变量v_c，令a＝0，v_c＝0；

S3034、由以下公式计算数组[r]第i(i＝1，2，…，M)个元素与f_b的比例系数U：

S3035、对U进行四舍五入的取整运算，得到V＝round(U)；

S3036、判断U与V的数值关系，如果满足：

|U-L|≤ε₃V≥1，

则记录当前r_i的值，并令计数变量a＝a+1，ε₃为误差阈值；

S3037、根据映射关系提取r_i在数组[E]中对应的幅值坐标分量d，并令累加变量v_c＝v_c+d，当计数变量a≥10则进入步骤S3038，否则返回步骤S3034继续进行迭代；

S3038、判断v_c与步骤S3027中获取的v_a的数值关系，如果满足：

则识别为松靴故障，α₄为特征识别阈值。