[發明專利]一種基于單通道信號盲分離滾動軸承的特征提取方法

有效

• 申請號: 201510363665.3
• 申請日: 2015-06-26
• 公開（公告）號: CN105021399B
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 段晨東;薛周舟;徐先峰;宋蘇臣;袁野;李婷;劉晨;祁霞;耿博望;馬曉玉
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所61216
• 代理人: 李婷

技術領域

本發明涉及機械故障診斷技術領域，涉及一種基于單通道信號盲分離滾動軸承的特征提取方法。

背景技術

盲信號分離是近些年來信號處理領域研究的熱點問題。所謂盲信號分離就是指從若干傳感器觀測到多個信號的混合信號中恢復出無法直接觀測到的原始信號的方法。盲信號分離一般要求傳感器個數多于信號源個數，而單通道盲分離則是指用于觀測信號混合信號的傳感器只有一個。這是盲信號分離中的一個難點，但是這在機械故障診斷工程應用中卻是更加貼近實際條件的。

針對欠定盲分離即傳感器數目小于信源數目的情況，主要的方法有基于中值的聚類算法盲分離方法^[1]、基于位勢函數的欠定盲分離方法^[2]，這些存在的問題是基于源信號的稀疏問題，而對于稀疏性較差的信號則分離效果不好；還有基于小波分解的盲信號分離^[3]，它存在的問題是對小波基的選擇依靠性很強，小波基不同分離效果差別很大；此外也有基于固有模式函數(EMD)、總體固有模式函數(EEMD)的盲分離方法^[4-5]，EMD方法存在的問題是存在模態混疊現象，EEMD方法問題是計算量較大，計算時間也較長，因此在實際工程應用中即時性不強。

參考文獻

【1】FABIAN J T；CARLOS G P；ELMAR W L Median-based clustering for underdetermined blind signal processing[外文期刊]2006(02).

【2】張赟；李本威；王永華；基于位勢函數的欠定盲源分離識別診斷方法[J].航空動力學報，2010，25(01)，218-223.

【3】王嬌；劉郁林；何為；晁志超；小波分解單通道盲分離干擾抑制方法[J].

重慶郵電大學學報(自然科學版)，2014，26(5)，648-653.

【4】李舜酩；劉曉偉；郭海東；一種單通道振動信號的盲分離方法[P].中國專利：CN 102288285 B，2011-05-24.

【5】孟宗；蔡龍；基于EEMD子帶提取相關機械振動信號單通道盲分離[J].振動與沖擊，2014，33(20)，40-46.

發明內容

針對上述現有技術中存在的問題和缺陷，本發明的目的在于，提供一種基于單通道信號盲分離滾動軸承的特征提取方法。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于單通道信號盲分離滾動軸承的特征提取方法，具體包括以下步驟：

步驟1：選取頻率切片小波變換函數，對給定的原始振動信號進行頻率切片小波變換，得到時頻圖，再對頻率切片小波變換后的信號進行逆變換得到重構信號，并畫出重構信號的能量譜；

步驟2：根據步驟1得到的時頻圖和能量譜，選擇能量譜中包含能量峰值的多個區間對原始振動信號進行切片，得到多個切片的重構信號；

步驟3：將步驟2得到的重構信號進行降噪和去冗余，確定最佳信源數目m及其對應的m個特征向量；

步驟4：將m個特征向量組成的矩陣乘以步驟2得到的重構信號，得到降維后的m維矩陣；

步驟5：步驟4得到的m維矩陣，采用獨立分量分析得到m個分離信號，并分別求其包絡譜；對包絡譜進行歸一化處理，疊加得到等效包絡譜；觀測包絡譜，提取故障特征。

具體地，所述步驟1的具體實現方法如下：

頻率切片小波變換定義式為：

式中，σ為尺度因子，σ≠0，σ為常數或ω和t的函數，或σ＝kt等，其中，k為調節時域或頻域靈敏度，t為時域變量，ω為頻域變量；p(·)為頻率切片函數，p^*(·)是p(·)的共軛函數；f(τ)為原始振動信號，f(τ)∈L²(R)；

對頻率切片小波變換信號進行逆變換，得到頻率切片小波變換信號W(t,ω,σ)在時頻區域(t₁,t₂,ω₁,ω₂)的信號分量，即重構信號：

能量定義公式為：式中，E(ω)能量密度函數，E(ω)＝|F(ω)|²，其中F(ω)為重構信號f_a(t)的傅里葉變換。

具體地，所述步驟3的具體實現方法如下：