[发明专利]一种轴承故障检测方法及系统

权利要求书

1.一种轴承故障检测方法，其特征在于,包括：

获取N个通道的振动信号，N≥2；

以具有不同窗长值的K个窗函数分别对每个通道的振动信号进行短时傅里叶变换，得到N*K组二维时频分布信号，K≥2；

将每组二维时频分布信号转换为一维数据，形成N*K维矩阵；

对所述N*K维矩阵进行流形学习以去除噪声并提取故障特征，降低矩阵维度，得到低维数据；

将低维数据的第一维数据转换为有效时频分布信号，根据有效时频分布信号分析故障瞬态脉冲特征。

2.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，所述窗函数为Hamming窗、Hanning窗、Kaiser窗中的任一种。

3.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，所述窗函数的窗长度满足使对应的时频分布信号中能够观察到故障瞬态脉冲信息。

4.如权利要求3所述的轴承故障检测方法，其特征在于，所述窗函数的窗长值取值范围为[50,80]。

5.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，所述流形学习为局部切空间排列算法、等距映射算法、局部线性嵌入算法、拉普拉斯特征映射算法、局部保留投影算法中的任一种。

6.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，采用给定指标确定流形学习的近邻点个数，所述给定指标为Rényi熵、信息熵、峭度、光滑指数、基尼指数中的任一种。

7.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，对所述N*K维矩阵进行流形学习以去除噪声并提取故障特征，包括，利用故障瞬态脉冲在不同通道信号的发生时间一致而噪声在不同通道的分布差异较大来区分故障特征和噪声。

8.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，根据有效时频分布信号分析故障瞬态脉冲特征，包括，观测有效时频分布信号中的故障瞬态脉冲特征，计算故障瞬态脉冲的重复周期，根据故障瞬态脉冲的重复周期确定轴承的故障位置。

9.如权利要求1所述的轴承故障检测方法，其特征在于，利用三通道的加速度传感器测取轴承的振动信号，N＝3。

10.一种轴承故障检测系统，其特征在于，包括：

时频单元，用于获取N个通道的振动信号并以具有不同窗长值的K个窗函数分别对每个通道的振动信号进行短时傅里叶变换，得到N*K组二维时频分布信号，N≥2，K≥2；

转换单元，用于将每组二维时频分布信号转换为一维数据，形成N*K维矩阵；

流形学习单元，用于对所述N*K维矩阵进行流形学习以去除噪声并提取故障特征，降低矩阵维度，得到低维数据；

重组单元，用于将低维数据的第一维数据转换为有效时频分布信号，根据有效时频分布信号分析故障瞬态脉冲特征。