[发明专利]一种基于循环强度指数的列车轴承自主故障识别方法

权利要求书

1.一种基于循环强度指数的列车轴承自主故障识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1：通过加速度传感器采集列车轴承的振动信号；

步骤S2:计算所述振动信号的谱相干性，根据所述振动信号的谱相干性计算循环强度指数，并根据所述振动信号的谱频率的分布特性对相应的循环强度指数进行标准化；

步骤S3：根据假设检验原理，设置显著性水平，建立二元假设模型；

步骤S4：对标准化后的循环强度指数在选定的频带上进行积分得到增强循环指数，根据增强循环指数的直方图计算故障判断阈值；

步骤S5：计算列车轴承各个部位的故障特征频率及其倍频的窄带；

步骤S6：根据增强循环指数和列车轴承各个部位的故障特征频率的倍频的窄带计算各次谐波的故障概率值，根据各次谐波的故障概率值计算出各部位的加权故障指数；

步骤S7：计算所有超过所述故障判断阈值的增强循环指数的峰值中位数，得到二元假设模型的判断阈值，将各部位的加权故障指数与所述二元假设模型的判断阈值进比较，根据比较结果确定轴承各个部位是否存在故障；

所述的步骤S2具体包括：

S21：设使用加速度传感器采集的时间t处的振动信号为x(t)，计算振动信号x(t)在时间t与时间延迟τ下的自相关函数R_x(t,τ)：

R_x(t,τ)＝E{x(t)x(t-τ)^*}

其中，E表示数学期望运算，^*表示复共轭运算；

S22：计算振动信号x(t)的自相关函数R_x(t,τ)对应于时间延迟τ的频谱:

其中，f_k表示离散化的谱频率，f_k＝kΔf，k为谱频率的第k个频率点，Δf为谱频率分辨率，FT表示傅里叶变换；

S23:计算振动信号x(t)的谱相关性：

其中，α为循环频率，T为时间范围，j为虚数单位；

S24:计算振动信号x(t)的谱相干性：

S25:基于谱相干性计算对应于谱频率f_k处的循环强度指数C_x(α；f_k)：

S26：对循环强度指数C_x(α；f_k)进行离散化，并根据谱频率f_k的分布特性对相应的循环强度指数进行标准化：

其中，α_i＝iΔα，i＝0,1,2,…,α_imax，α_imax为循环频率的上限，Δα为循环频率分辨率，MED(C_x(α_i；f_k))为代表对应于谱频率f_k处的循环强度指数的移动中位数，MAD(C_x(α_i；f_k))代表对应于谱频率f_k处的循环强度指数的移动中位数的绝对离差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤S3具体包括：根据假设检验原理，建立如下的二元假设模型：

在显著性水平为p的条件下，所设计的统计量中不超过直方图(1-p)100％分位点的值被认为接受所述二元假设模型中的H₀假设，超过直方图(1-p)100％分位点的值被认为接受所述二元假设模型中的H₁假设。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4步骤包括：

S41：在选定的频率范围内对标准化后的循环强度指数进行积分，得到服从稳定分布的增强循环指数：

其中，l,h分别对应于选定谱频率的求和下限和上限；

S42：计算CS(α_i)的直方图，取(1-p)100％分位点作为阈值t_1-p。