[发明专利]一种基于集成噪声重构的总体局部均值分解的滚动轴承故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成噪声重构的总体局部均值分解的滚动轴承故障检测方法，采用局部均值分解方法对滚动轴承的故障信号进行分解，得到PF分量集合，求PF分量集合的信噪比的平均值，判断信噪比的平均值是否满足低信噪比条件，若满足，采用极大极小阈值噪声估计方法估计噪声信号；若不满足，采用局部重构方法估计噪声信号，采用局部均值分解方法对含噪的估计信号进行分解，完成故障信号的提取，对提取的故障信号经过傅里叶变换得到功率谱，将功率谱与滚动轴承故障特征频率进行对比，检测轴承是否存在故障以及故障类型，本发明克服了现有方法只能对强噪声进行噪声估计的缺点，鲁棒性好，大大降低了对硬件采样速率的要求，有较强的实用性。

主权项

1.一种基于集成噪声重构的总体局部均值分解的滚动轴承故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1：采用局部均值分解方法对滚动轴承的故障信号进行分解，分解后得到一组待处理的PF分量集合和一个残差，设PF分量集合中有M个分量，然后求PF分量集合中的前M/2个PF分量的信噪比的平均值；Step2：判断Step1求出的信噪比的平均值是否满足低信噪比条件，若满足，则采用极大极小阈值噪声估计方法估计噪声信号；若不满足，则采用局部重构方法估计噪声信号；Step3：将Step2得到的噪声估计信号与原PF分量中的不含噪信号结合，得到含噪的估计信号，然后采用局部均值分解方法对含噪的估计信号进行分解，再次得到PF分量和残差，计算er，并判断er与ε的大小，er>ε时，返回Step2重新估计噪声信号，er<ε时，计算估计PF平均分量和估计平均残差并输出这两个值，即完成了故障信号的提取；Step4：对Step3中提取的故障信号经过傅里叶变换得到横轴为频率，纵轴为功率的功率谱，然后将得到的功率谱与滚动轴承故障特征频率进行对比，以检测轴承是否存在故障，以及相应故障类型。