[發明專利]一種基于MEEMD排列熵的高速列車輪對軸承故障診斷方法

在審

• 申請號: 201710672709.X
• 申請日: 2017-08-08
• 公開（公告）號: CN108254179A
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 施瑩;莊哲;林建輝;黃衍;劉澤潮;陳謝祺
• 申請（專利權）人: 常州路航軌道交通科技有限公司
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 趙正寅

1.一種基于MEEMD排列熵的高速列車輪對軸承故障診斷方法，其特征是：依次包括以下步驟：

1)信號采集：采集的原始振動信號；

2)預處理：對原始振動信號進行濾波消噪；

3)MEEMD分解：采用MEEMD方法對進行預處理之后的信號分解，獲取一系列窄帶本征模態函數IMFs，確定MEEMD過程的高斯白噪聲幅值系數和EEMD的分解次數；

4)排列熵特征提取：利用相關系數法選取和原始數據最為相關的IMFs，根據預處理后的振動信號和選定的IMFs的分量選擇相應的嵌入維數與延遲時間并進行相空間重構，計算各尺度信號的排列熵測度值，用排列熵測度值組成高維特征向量；

5)分組：將高維特征向量分為兩組，一組作為訓練樣本輸入至LSSVM得到LSSVM分類模型，另一組作為待測樣本輸入至訓練模型；

6)訓練模型：通過訓練樣本對LSSVM分類模型進行訓練，獲得訓練好的LSSVM分類模型；

7)診斷結果：利用訓練好的LSSVM分類模型對待測樣本進行診斷。

2.根據權利要求1所述的一種基于MEEMD排列熵的高速列車輪對軸承故障診斷方法，其特征是：通過小波包變換對原始振動信號進行濾波消噪。

3.根據權利要求1所述的一種基于MEEMD排列熵的高速列車輪對軸承故障診斷方法，其特征是：MEEMD步驟如下：

1)原始振動信號進行濾波消噪，得到待分析信號x(t)；

2)在待分析信號x(t)中加入絕對值相等的正負兩組白噪聲信號n(t)，分別進行集總平均次數相等的EEMD分解，如式(1)和式(2)：

式中：c_i+(t)和c_i-(t)(i＝1,2,…,m)代表分解得到的兩組結果；

3)對分解獲得的兩組結果里相應IMF分量求均，如式(3)：

c_i(t)＝0.5(c_i+(t)+c_i-(t)),i＝1,2,…,m (3)

4)將c_i(t)定義為pro-IMF，對c_i(t)進行EMD分解，如式(4)和式(5)：

式中：d₁(t)表示第一個pro-IMF分量；c₁(t)經EMD分解得到的第1個IMF分量，q₁(t)表示剩下的殘余分量的疊加；h_k(t)表示第k個pro-IMF分量，h_k(t)是由第k－1個殘余分量q_k-1(t)和第k個分量c_k(t)所組成，d_k(t)表示由h_k(t)分解得到的第1個IMF分量，q_k(t)表示h_k(t)殘余分量的疊加，其中k＝2,…,m；

5)則c_i(t)表示如式(6)：

式中：d_l(t)表示最終得到的IMF分量，r(t)表示殘余分量。