[发明专利]一种基于时频特征分离的滚动轴承退化指标提取方法

权利要求书

1.一种基于时频特征分离的滚动轴承退化指标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：首先通过振动加速度传感器采集滚动轴承由正常到故障整个过程的原始信号，然后计算原始信号x(t)的短时傅里叶时频谱；在时频谱中，谐波成分表现为突出的横条纹，冲击成分表现为明亮的局部区域，而随机噪声表现为随机分布的噪点；

步骤2：谐波成分的识别与提取，时频谱实际为时频矩阵的可视化体现，且时频谱中亮点源自于时频矩阵中的极大值，因此对明亮横条纹的识别即转化为对时频矩阵中每一列中对应同一时刻极大值点和每一行中对应同一频率极大值点个数的确定，结合时频矩阵行累积确定谐波分布位置和范围，保留谐波分布区域，将其它区域能量尽可能降低，然后将处理后的时频矩阵逆短时傅里叶变换至时域以实现谐波成分的提取；

步骤3：从原始信号中滤除步骤2提取的谐波成分后，进行冲击成分的提取，冲击成分在时频谱中表现为明亮的局部区域，因此，利用阈值降噪去除时频谱中背景噪声，保留故障冲击区域，将处理后的矩阵返回至时域即得冲击成分；

步骤4：对于步骤3得到的故障冲击成分，分别计算其相对均方根值作为滚动轴承退化指标，并采用七点滑移平均法对相对均方根趋势进行处理；

所述步骤1中短时傅里叶变换表达式如下：

其中，t表示时间，τ表示时延，f表示频率，x(t)表示输入信号，h(t)为高斯窗函数，其表达式如下：

所述步骤2谐波提取方法具体为：

2.1)针对原始信号经过短时傅里叶变换得到的时频矩阵S1，首先采用1σ准则对时频矩阵S1每一行分别进行处理，即将每行数据中1σ区间外的数据均用该行最小值S1_min(i)替代，其表达式如下：

其中，1≤i≤P，1≤j≤Q，i，j均取整数，P、Q分别为时频矩阵S1的行数和列数；S1_min(i)为时频矩阵S1第i行绝对值的最小值，μ_i为时频矩阵S1第i行取绝对值后的均值，σ_i为时频矩阵S1第i行取绝对值后的标准差，它们的表达式如下：

S1_min(i)＝min{|S1(i,1)|,|S1(i,2)|,…,|S1(i,j)|,…,|S1(i,Q)|}

2.2)考虑同一时间即各列中的极大值点，并进行标记，得到与时频矩阵S11同长同宽的标记矩阵Slabel，其表达式如下：

其中S11(i,j)表示时频矩阵S11对应第i行、第j列的元素；

2.3)统计标记矩阵Slabel中同一频率下即各行中出现的极大值点个数Num(i)，i表示为时频矩阵第i行，其表达式如下：

2.4)计算时频矩阵S11的各行元素累积结果Product(i)，并标记行累积结果中出现的极大值点为1，标记极小值点为-1，其它点为0，得到标记向量Plabel，上述两者的表达式如下：

Product(i)＝S11(i,1)×S11(i,2)×…×S11(i,j)×…×S11(i,Q1)

其中，1≤i≤P1，1≤j≤Q1，i，j均取整数，P1、Q1分别为步骤2.1)中时频矩阵S11的行数和列数；

2.5)当时频矩阵S11第i行累积结果为极大值点即Plabel(i)值为1，且Num(i)大于等于该行元素个数一半时，即认为该行对应频率为谐波成分；通过在行累积结果中搜寻谐波频率左右相邻的极小值点，将其作为谐波在时频谱内分布范围的上下限，保持时频矩阵S11中谐波分布区域的值不变，将其它区域均置为矩阵最小值，得到时频矩阵NS1；

2.6)将时频矩阵NS1逆短时傅里叶变换至时域即得滤出的谐波成分h(t)；

所述步骤3具体为：

3.1)从原始信号x(t)中减去步骤2得到的谐波成分h(t)，对剩余信号y(t)重新计算其时频矩阵S2(T,F)；

3.2)对时频矩阵S2(T,F)划分阈值区间，依次选取阈值进行阈值降噪，阈值区间[a,b]、步长Δd、阈值TH(k)的计算如下：

S_min＝min(min(|S2(T,F)|))，S_max＝max(max(|S2(T,F)|))

a＝S_min+0.1*(S_max-S_min)，b＝S_min+0.9*(S_max-S_min)

Δd＝(S_max-S_min)/100，TH(k)＝a+k*Δd

其中，S_min、S_max分别表示步骤3.1)中时频矩阵S2取绝对值后的最大值和最小值，a表示阈值区间的下限，b表示阈值区间的下限，k表示第k次阈值降噪，TH(k)为第k次进行阈值降噪所取的阈值；

3.3)将时频矩阵S2(T,F)中小于阈值TH(k)的位置用S_min替换得到新的时频矩阵NS2，并将时频矩阵NS2逆短时傅里叶变换得到滤波后的时域信号z^k(t)，计算时域信号z^k(t)与z^k-1(t)的均方误差E(k)如下：

其中N为信号长度，z^k(t_n)表示第k次阈值降噪得到的时域信号的第n个元素；

3.4)当第k次均方误差为第1次均方误差的十分之一时，满足迭代终止条件，输出z^k(t)，即为分离出的故障冲击信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于时频特征分离的滚动轴承退化指标提取方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

4.1)对步骤3得到的故障冲击信号z^k(t)计算其均方根值，表达式如下：

4.2)选取4.1)中计算得到的滚动轴承振动平稳期内的前M组处理后的信号的均方根值，将其均值作为标准值，随后计算原均方根值与标准值之比，进而得到相对均方根值Z_rrms，表达式如下：

其中l＝1,2,3,…,NF为组号，NF为数据所包含的组数；

4.3)采用七点滑移平均对步骤4.2)得到的相对均方根趋势进行平滑处理，其表达式如下：

其中，Z_srrms为相对均方根Z_rrms经滑移平均得到的平滑相对均方根，以Z_srrms为纵坐标，l为横坐标绘制滚动轴承退化趋势。