[发明专利]一种基于迭代扩展本征模态分解的旋转机械故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于迭代扩展本征模态分解的旋转机械故障诊断方法，包括：获取旋转机械在变转速工况运行时的振动加速度信号；进行离散短时傅里叶变换，获得时频表达式；通过双向快速单线提取法，初步估计能量最显著的关键时频脊线；通过迭代扩展本征模态分解，根据振动加速度信号和关键时频脊线初始估计值，分离重构关键模态；对关键模态进行等角度重采样，获得稳态角域信号；通过离散傅里叶变换将角域转换至阶次域，分析各特征阶次，得到故障诊断结果。与现有技术相比，本发明在不借助控制电路、转速计等硬件设备下，通过准确提取和分析振动信号中关键本征成分，高效地对变转速尤其是大转速波动工况的机械设备进行信号处理和故障诊断。

技术领域

本发明涉及旋转机械故障诊断领域，尤其是涉及一种基于迭代扩展本征模态分解的旋转机械故障诊断方法。

背景技术

变转速下机械设备的动态信号十分复杂，信号会出现调频、调幅、调相等非平稳特征，导致严重的“频谱混叠”而使故障诊断变得十分困难。然而，实际工程中变转速工况几乎无处不在，尤其是在启停车等大转速波动工况下更是难以分析和辨识。

阶次跟踪(Order tracking)是解决转速波动问题最直接和有效的方法，可以分为硬件阶次跟踪(HOT)，计算阶次跟踪(COT)，无键相阶次跟踪(TLOT)三类。其中，硬件阶次跟踪主要存在需要硬件设备支持、难以布置实施、成本高昂等问题；计算阶次跟踪主要存在需要安装键相触发器、计算精度依赖于转速信号质量等问题；无键相阶次跟踪主要存在算法计算消耗大、计算精度低、仅适用于微弱转速波动、人为干预多等问题。

国内有关阶次跟踪技术的发明专利申请有：

授权日为2016年1月20日，授权号为CN103499443B的中国专利中，公开了一种名称为“一种齿轮故障无键相角域平均计算阶次分析方法”的发明专利。其利用平滑伪Wigner-Ville时频分析和Viterbi最优路径搜索算法估计瞬时转频，然后基于估计的键相信号进行等角度重采样，有效地对变转速工况下齿轮箱进行无键相阶次跟踪，摆脱对硬件的依赖，但是存在仅适用于微弱转速波动、易受噪声干扰、无法获得阶次时域信息的缺陷。

授权日为2018年5月1日，授权号为CN105512369B的中国专利中，公开了一种名称为“基于阶次谱的Vold-Kalman滤波带宽优选方法”的发明专利。其利用计算阶次跟踪和Vold-Kalman阶次跟踪分别获得置信区间的阶次谱，通过计算剩余信号的标准差来选择带宽库中最佳的滤波带宽，有效地解决了Vold-Kalman阶次跟踪带宽选择的问题，提高了阶次分析的精度，但是存在仅适用于微弱转速波动、计算消耗较大、需要预知转速信息的缺陷。

公开日为2019年8月2日，公开号为CN110084208A的中国专利中，公开了一种名称为“一种自适应降噪并避免阶次混叠的计算阶次跟踪方法”的发明专利。其利用转速信息定义裕量频率，基于排列熵PE和差分进化算法优化的VMD对信号分解重构，然后进行计算阶次跟踪，有效地自适应降低噪声干扰，克服变工况下阶次跟踪的混叠问题，但是存在着计算消耗大、计算精度依赖于转速信号质量的缺陷；

公开日为2020年6月19日，公开号为CN111307460A的中国专利中，公开了一种名称为“基于计算阶次跟踪与谱峭度的滚动轴承故障诊断方法”的发明专利。其利用谱峭度和包络解调预处理振动信号，然后设定转速脉冲阈值进行计算阶次跟踪，有效地在变工况下提取轴承故障特征阶次，但是存在着需要键相触发器、需要设定脉冲阈值、人为干预较多的缺陷。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在需要预知转速、计算精度受限、算法计算消耗大、仅适用于微弱转速波动、人为干预多等缺陷而提供一种通过高效分析和提取振动信号中关键本征成分，实现变转速工况下机械设备故障诊断的基于迭代扩展本征模态分解的旋转机械故障诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于迭代扩展本征模态分解的旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：