[发明专利]一种基于时频域统计特征的电机轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于时频域统计特征的电机轴承故障诊断方法，方法包括以下步骤：同时采集电机轴承T时段的转速脉冲信号和振动信号，根据转速脉冲信号计算转频曲线f；根据转频曲线截取平稳转速下的振动信号并分段；根据健康指标公式计算所述所有段振动信号的健康指标，将健康指标对比故障阈值表得到每一段的故障程度等级，统计故障程度等级最多的故障等级为电机轴承的故障等级；计算所有段振动信号的希尔伯特包络谱，根据有效频率计算方法确定所有包络谱的有效频率，统计有效频率出现次数最多的频率为故障频率，进而确定轴承的故障部位。通过统计多个时段振动信号的故障等级与包络谱的有效频率，准确得到电机轴承总体故障程度及故障部位。

主权项

1.一种基于时频域统计特征的电机轴承故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：第一步骤(S1)中，同时获取电机轴承T时段的转速脉冲信号和振动信号；第二步骤(S2)中，基于所述转速脉冲信号短时傅里叶变换时频分析以获取时频图，其中，所述时频图中能量强度最大的频率线作为转频曲线f，然后对转频曲线f进行规范化处理及分段：S2‑1，规范化处理，转速序列R＝[r₁，r₂，…，r_i，...，r_n]为按时间顺序排列的n个转速的集合，基于规范化公式规范化处理所述转速序列R以将序列值规范化到[0，1]之间，其中，规范化公式为：其中，Norm表示规范化处理函数，r_i表示转速序列R中的第i个转速，max(R)表示转速序列R的最大转速，min(R)表示转速序列R的最小转速；S2‑2，确定分段点，计算转速序列R中r_i与其左边的邻点r_i‑1确定的线段的斜率k₁，以及r_i与其右边的邻点r_i+1确定的线段的斜率k₂，当斜率的变化|k₂‑k₁|大于等于参数β时，此点定义为分段点，否则，此点不是分段点，分段点组成分段序列，其中，参数β为常数，S2‑3，振动信号分段，T时刻的分段序列被分为m段平稳段，每段的转速分别为Rev₁、Rev₂、…….、Rev_m，对应的时间段分别为T₁、T₂、…….、T_m，根据对应的时间段截取振动信号为m段，分段后的振动信号分别为：SC₁、SC₂、…….、SC_m；第三步骤(S3)中，基于转频曲线f截取平稳转速下的振动数据并分段，所述分段为转速相同的时间段分为一组，非平稳信号被抛弃；第四步骤(S4)中，根据传感器的频响范围对振动信号SC₁、SC₂、…….、SC_m进行带通滤波，滤波后的信号记录为FSC₁、FSC₂、…….、FSC_m；第五步骤(S5)中，根据健康指标公式计算所述振动信号SC₁、SC₂、……、SC_m的健康指标H₁、H₂、…….、H_m，健康指标公式为其中，C、α₁、α₂、α₃、α₄为经验常数，峰值指标Peak为均方根值RMS为峭度Kurtosis为脉冲指标I_f为其中，x为振动信号，N为振动信号x的总点数，x_i为振动信号x的第i个点，为振动信号x的平均值，|x_i|表示x_i的绝对值，X_rms表示振动信号x的均方根值，x_max表示振动信号x的最大值，∑表示求和运算。