[發明專利]一種用于軸承故障診斷的特征選取方法

有效

• 申請號: 201510728478.0
• 申請日: 2015-10-30
• 公開（公告）號: CN105181336B
• 公開（公告）日: 2016-10-12
• 發明（設計）人: 嚴如強;沈飛
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 竇賢宇

1.一種用于軸承故障診斷的特征選取方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟(1)：采集軸承不同故障類型的多個振動信號；所述不同故障類型包括不同故障直徑和不同故障部位；根據所采集的振動信號構建各個振動信號自相關函數的矩陣，并對所構建的矩陣進行奇異值分解，得到最大奇異值元素；

步驟(2)：逐步增加矩陣維數，直至矩陣的最大奇異值元素保持穩定；得到此時各個振動信號的奇異值向量和矩陣維數值；

步驟(3)：根據步驟(2)得到的各個振動信號的奇異值向量和矩陣維數值得到不同維數下各個振動信號的奇異值向量的平均曲率；根據各個振動信號的奇異值向量的平均曲率定義反映不同類型的軸承振動信號差異的區分度公式：

dab=q|ln(kakb)|]]>

其中，d_ab為第a類故障類型和第b類故障類型的特征區分度(a∈*1,2,…,r+；b∈*1,2,…,r+)，r為故障類型總數；k_a和k_b為這兩類故障特征向量曲線的平均曲率；q為分類性能指標參數統計值；

步驟(4)：逐步減小矩陣維數，計算矩陣奇異值向量，并根據步驟(3)定義的區分度公式計算不同類型的軸承振動信號之間的區分度；當所有軸承振動信號之間的區分度最小值為1時，此時的矩陣維數即為特征選取維數，同時得到的該維數下的奇異值向量即為選取的特征向量。

2.根據權利要求1所述的特征選取方法，其特征在于，所述步驟(1)采集的振動信號：

y_id＝*x_i+,(i＝1,2,…,k)

其中，y_id為第id(id＝1,2,3…,r)類故障的軸承振動信號序列；r為總故障類別數；x_i＝x(t_i)為t_i時刻振動加速度數據；t_i＝t₀+(i-1)Δt(i＝1,2,…,k)；t₀為初始采樣時刻，Δt＝1/f為相鄰采樣時間間隔；f為采樣頻率；k為總采樣數；i為采樣計數。