[发明专利]基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法

说明书

本发明涉及轴承故障诊断技术领域，涉及一种基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：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、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、对各个频带内的信号进行滤波，并计算各个滤波信号的谐波显著指数HSI；四、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。本发明能较佳地进行轴承故障诊断。

技术领域

本发明涉及轴承故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法。

背景技术

轴承故障是众多机械故障之一，由于轴承在工业生产中应用广泛，因此准确进行轴承故障诊断具有很大的现实意义。

轴承故障特征总是反映在共振频带上，轴承信号的共振频带相对较宽，占信号能量的大部分。目前已有大量就共振频带探测方法的研究，比如，快速谱峭度是在谱峭度的基础上提出的一种基于带通滤波器的算法，将原始信号经过二分和三分不断交替分解，计算信号频段上的谱峭度值，绘制出谱峭度图，其是一种准确地识别强噪声背景下的滚动轴承故障特征的方法。快速谱峭度(FK)中所采用的频带分割规则虽然在故障共振带的定位上取得了很大的成就，但仍存在共振频带分解不足或过分解的问题。这将影响基于这种频带分割规则的故障诊断方法的性能。因此，需要一种基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的内容是提供一种基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。

根据本发明的一种基于自适应谐波乘积谱的轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：

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。

作为优选，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)如下：

作为优选，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,…#(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，当k＝1时，即C₀表示L取原始信号长度时的PSD估计曲线。