[发明专利]一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法

权利要求书

1.一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法，其特征在于，包括：

S1：将采集到的振动信号设置为残差信号，对残差信号执行VMD操作；

S2：设置参考模态u_ref，并计算参考模态u_ref的峭度

S3：设置平衡参数α的标定测试点，并对每个标定测试点进行VMD分解后，计算其分解模态u′与参考模态的信号序列u_ref之间的相关参数；

S4：通过判断相关系数减少平衡参数α的标定测试点数量进一步缩小最优平衡参数α_最优所在区间，减少不必要的VMD操作；

S5：根据分解信号的特征细化平衡参数α的寻优区间；

S6：确定寻优的适应度函数；

S7：在细化后的平衡参数α的寻优区间内采用麻雀搜索优化算法来选择目标模态的最优平衡参数α_最优；

S8：利用步骤S7中寻找的最优平衡参数α_最优的值以及设置分解模数K＝1进行VMD操作，提取唯一的分解模态为u_e′；

S9：残差信号去除步骤S8中提取的唯一的分解模态u_e′后形成新的残差信号；

S10：利用步骤S8中提取的唯一的分解模态u_e′进行信号重构；

S11：基于重构信号和原始信号之间的功率谱相似性来判断是否继续进行下一次的模态分解的迭代。

2.根据权利要求1所述的一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法，其特征在于，步骤(2)中设置参考模态u_ref的步骤为：

初始化平衡参数α_初的取值设置为c，分解模数K设置为1，提取到的唯一模态作为参考模态u_ref；

参考模态u_ref的峭度的计算公式为：

其中，u_ref，N，分别是参考模态的信号序列、模态的采样个数以及参考模态的时域信号平均值。

3.根据权利要求1所述的一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法，其特征在于，步骤S3的具体过程为：

在初始化平衡参数α_初的取值设置为c时，平衡参数α的取值在c以内时，其对信号分解结果的影响更大；因此，在c到10*c区间内选取较大的平衡参数α间隔；在c以内，选取较小的平衡参数α间隔；组成标定集合α′每一次选取不同平衡参数α的值进行VMD分解时，分解模数K始终设置为1，分解模态记为u′，每次分解后计算其分解模态u′相关参数，包括：

分解模态u′与参考模态的相关系数

分解模态u′的峭度Kur_u′：

分解模态u′的包络谱峭度ESK_u′：

分解模态u′的峭度与包络熵比值KSE_u′：

其中，

In是以e为底数的对数；

是参考模态u_ref信号序列的平均值；

是分解模态u′的平均值；

ES_u′(ω)是u′在频率ω上的包络谱

E_u′(j)是分解模态u′经Hilbert解调后得到的包络信号序列E_u′的离散点；

P_j是E_u′(j)的归一化形式；；

J表示包络信号序列E_u′的采样点；

j是包络信号序列E_u′中位于j值的采样点。