[發明專利]一種用于采集和提取低速重載設備故障特征信息的方法

有效

• 申請號: 201410133342.0
• 申請日: 2014-04-03
• 公開（公告）號: CN103926097B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 徐海;朱立歡;高立新;崔杰
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01M99/00
• 分類號: G01M99/00;G01H17/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 沈波

技術領域

本發明涉及一種用于采集和提取設備故障特征信息的方法，特別是一種用于采集和提取低速重載設備微弱故障特征信息的方法。

背景技術

低速重載設備由于低速運轉，載荷復雜多變，加上生產環境惡劣，設備很容易發生故障。該類設備一旦突發故障可能會導致生產中斷，給企業造成巨大的經濟損失，甚至還會造成人員傷亡，因此及時的發現設備的故障隱患具有十分重要的現實意義。

低速重載設備故障振動信號能量微弱，容易被周圍強烈的環境噪聲所淹沒，從而常用的振動檢測方法難以奏效。復雜的工廠環境中，傳感器拾取的信號一般是由若干個源信號混疊而成的混合信號，這給故障診斷帶來了困難，獨立分量分析技術為解決上述問題提供了很好的方法。傳統的獨立分量分析技術限于非高斯、平穩和相互獨立的源信號，且傳感器的觀測數多于源信號數。在實際機械故障診斷過程中，機械故障源信號通常不會滿足這些假設條件，從而無法進行故障診斷。

發明內容

本發明的基本原理是采用聲發射檢測設備采集聲發射信號，應用非線性冗余提升小波對采集到的聲發射信號預處理，然后對預處理后的信號經驗模態分解得到若干個本征模態分量，再把沖擊性和周期性明顯的本征模態分量與原始信號組成混合信號，最后應用獨立分量分析技術分離出獨立信號并作快速立里葉變換，提取出故障信息。

本發明具體包括以下步驟：

（1）將聲發射傳感器安裝在設備需要檢測的位置，通過與傳感器相連接的聲發射數據采集儀采集設備在工作狀態下的聲發射信號。

（2）應用非線性冗余提升小波對步驟（1）采集到的聲發射信號進行預處理，可以起到很好的降噪作用，非線性冗余提升小波的步驟：

1）根據插值細分方法獲得各層的初始預測系數和更新系數，再引入'算法對初始系數進行插值補零運算，即對于第j層分解，在初始預測系數和更新系數之間插入2^j-1個零值，以得到該層的預測系數和更新系數；結合尺度函數和小波函數的頻率特性，選取多組具有不同長度的預測算子和更新算子并且令以此得到小波函數；應用小波函數對信號進行小波包分解并對分解得到的系數歸一化處理并求取l^p范數，其計算公式如下：

||xj,n||p=(Σk|xj,n,k/Σkxj,n,k|p)1/p,]]>??p≤1;n＝1,2,…2^j

式中，x_j,n,k第j層的第n個小波包系數中的第k個元素。

分別比較小波包系數的歸一化l^p范數，取范數最小時對應的預測算子和更新算子為節點的最優算子。

2)對步驟1）分解得到的各個節點求取歸一化能量，其計算公式如下：