[发明专利]基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法

权利要求书

1.基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

一、计算原始信号的功率谱密度PSD，然后将功率谱密度与高斯核函数进行迭代卷积，随着迭代的进行，得到不同平滑程度的PSD曲线；

二、选取不同平滑程度的PSD曲线的极小值点位置作为频谱分割边界，利用层次分析将这些边界依次堆叠，形成一个多层次的频谱分割结构；

三、应用有限脉冲响应滤波器FIR对步骤二中涉及各个相邻边界内的信号进行滤波，得到若干个滤波子信号，并分别计算它们的HSI值；

四、执行希尔伯特包络解调，即定位具有最大HSI值的滤波子信号，然后获取该滤波子信号的包络谱，提取故障特征。

2.根据权利要求1所述的基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤一中，功率谱密度通过式(1)计算：

其中，N为信号长度，L为窗函数的长度，l表示第几个分段窗，分段重叠率设置为50％，表示第l个分段窗对应的修正周期图，具体表达式为：

其中，d(n)表示窗函数，取汉宁窗函数，x_l(n)为基于原始信号对应窗长的分段信号，P表示窗函数d(n)的功率，通过式(3)计算：

3.根据权利要求2所述的基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤一中，功率谱与高斯核函数g(k,t)进行迭代卷积的公式如下：

C_k＝C_k-1*g(k,t),k＝1,2,3…#(5)

其中，k为卷积迭代次数，t为尺度参数，*表示卷积，C_k表示经过k次迭代卷积之后的PSD曲线；则C_k-1表示经过k-1次迭代卷积之后的PSD曲线。

4.根据权利要求3所述的基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤一、二中，随着卷积迭代的进行，曲线变得愈加平滑，当C_k的极小值点个数等于1时，迭代停止进行；在众多曲线C_k中，将极值点个数分别为1～M的曲线依次排列，取各个曲线极小值点的位置作为频谱分割边界。

5.根据权利要求4所述的基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其特征在于：频谱分割结构中，第0层的频谱不被划分，是一个全频段的频谱，第1层的频谱被分割为2个区间，第2层的频谱被分割为3个区间，根据这个规律，第M层的频谱被分割为M+1个区间，这样就利用了层次分析来寻找最优的共振频带划分。