[發(fā)明專利]高速線材軋機(jī)的故障信號(hào)降噪重構(gòu)特征識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710141369.8
• 申請(qǐng)日: 2017-03-10
• 公開（公告）號(hào): CN106895985B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫建橋;李偉光;成西平;張曉濤;趙學(xué)智;趙果;譚仲毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 漢威廣園（廣州）機(jī)械設(shè)備有限公司;華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M99/00
• 分類號(hào): G01M99/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆;胡彬

1.一種高速線材軋機(jī)的故障信號(hào)降噪重構(gòu)特征識(shí)別方法，其特征在于，包括：

對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)矩陣進(jìn)行奇異值分解，以生成對(duì)應(yīng)的奇異值向量；

根據(jù)所述奇異值向量構(gòu)造奇異值差分譜，并根據(jù)所述奇異值差分譜確定有效奇異值階次，以降低隨機(jī)噪聲；

在有效奇異值階次的范圍內(nèi)，對(duì)所述奇異值向量進(jìn)行快速傅里葉變換FFT；

搜索FFT結(jié)果序列中具有工頻及其倍頻特征的幅值，以得到對(duì)應(yīng)的噪聲奇異值；

用剔除所述噪聲奇異值的奇異值向量重構(gòu)時(shí)域信號(hào)，以獲得故障特征信號(hào)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

在對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行奇異值分解之前，對(duì)采集的模擬振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化；以及

根據(jù)數(shù)字化得到的振動(dòng)信號(hào)構(gòu)造所述振動(dòng)信號(hào)矩陣。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)數(shù)字化得到的振動(dòng)信號(hào)構(gòu)造所述振動(dòng)信號(hào)矩陣包括：

通過構(gòu)造Hankel矩陣，構(gòu)造所述振動(dòng)信號(hào)矩陣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述奇異值向量構(gòu)造奇異值差分譜包括：

根據(jù)如下公式構(gòu)造所述奇異值差分譜：

b_i＝σ_i-σ_i+1

其中，b_i為所述奇異值差分譜中的第i個(gè)差分值，σ_i為所述奇異值向量中的第i個(gè)奇異值，σ_i+1為所述奇異值向量中的第i+1個(gè)奇異值，i＝1,2,3,…,m-1。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，用剔除所述噪聲奇異值的奇異值向量重構(gòu)時(shí)域信號(hào)，以獲得故障特征信號(hào)包括：

通過對(duì)剔除所述噪聲奇異值的奇異值向量進(jìn)行快速傅里葉反變換IFFT重構(gòu)時(shí)域信號(hào)，以獲得故障特征信號(hào)。