[發明專利]一種多振源機械設備故障信號分離裝置及方法在審
| 申請號: | 201711055592.7 | 申請日: | 2017-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN107817083A | 公開(公告)日: | 2018-03-20 |
| 發明(設計)人: | 趙云;梁雪春;夏美娟;李果 | 申請(專利權)人: | 南京工業大學 |
| 主分類號: | G01M7/02 | 分類號: | G01M7/02 |
| 代理公司: | 南京鐘山專利代理有限公司32252 | 代理人: | 戴朝榮 |
| 地址: | 211816 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多振源 機械設備 故障 信號 分離 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明涉及信號采集處理技術領域,具體涉及一種多振源機械設備故障信號分離裝置和方法。
背景技術
目前,利用振動信號對設備進行診斷,是設備故障診斷中最有效、最常用的方法。傳統的方法是直接通過傳感器采集故障信號。但對于多振源設備而言,由于振源之間的相互干擾,傳統方法所采集的信號包含各種噪聲,使得后續信號處理、故障分析難以進行。直接采集多振源設備故障信號僅適用于單振源、故障頻率成分明顯的情況,具有很大局限性。必須有效去除振源之間的相互干擾,提高信噪比,分別提取各振源故障特征頻段信號,才能獲得清晰的故障信息,提高后續故障診斷的準確率。
發明內容
為解決現有技術的不足,本發明的目的在于提供一種多振源機械設備故障信號分離裝置和方法,能夠有效去除各個振源之間的相互干擾,準確獲取各振源的故障特征頻段信號。
為了實現上述目標,本發明采用如下的技術方案:一種多振源機械設備故障信號分離裝置,其特征在于,包括:
傳感器,安裝在待檢測機械設備的振源處,用于采集振動信號數據;
數據預處理單元,與傳感器連接,用于對采集的振動信號數據進行歸一化處理,并去除高頻噪音;
獨立分量分析單元,與數據預處理單元連接,用于消除不同振動信號間的相互干擾;
故障信號分離單元,與獨立分量分析單元連接,用于從振動信號中分解出各頻率成分,并重構為故障特征頻段信號。
進一步地,所述數據預處理單元包括AD轉換模塊,用于將所述傳感器采集的振動電信號轉換為數字信號。
進一步地,所述獨立分量分析單元包括:
去均值模塊,用于對振動信號進行去均值操作;
信號白化模塊,與去均值模塊連接,用于對振動信號進行白化操作。
進一步地,所述故障特征頻段信號為故障的特征頻點所在頻段信號。
進一步地,所述裝置還包括發送單元,所述發送單元與故障信號分離單元連接,用于將故障特征頻段信號發送至故障診斷終端。
一種多振源機械設備故障信號分離方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一,確定待檢測機械中的振源數量,采集每處振源的振動信號;
步驟二,對采集的各路振動信號做歸一化處理,去除高頻噪音;
步驟三,消除各路振動信號間的相互干擾;
步驟四,從各路振動信號中分解出各頻率成分,重構為故障特征頻段信號。
進一步地,所述步驟二中去除高頻噪音的方法為:通過二維高斯低通濾波器將大于5倍故障特征頻點的頻率成分除去。
進一步地,所述步驟三中消除各路振動信號間的相互干擾的具體步驟為:
將各路經過步驟二處理的振動信號分別去均值;
將去均值后的各路振動信號進行白化;
利用獨立成分分析算法去除各路振動信號之間的相互影響。
進一步地,所述步驟四中從各路振動信號中分解出各頻率成分,重構為故障特征頻段信號的具體步驟為:
使用經驗模態分解將振動信號的各頻率成分分解出來;
將含有故障特征頻點的頻率成分做算術疊加,重構為故障特征頻段信號。
進一步地,所述方法還包括步驟五:將各路故障特征頻段信號發送至故障診斷終端。
本發明的有益之處在于:
本發明提出一種多振源機械設備故障信號分離裝置及方法,采用獨立分量分析去除不同振源信號之間的相互干擾,并分別對各振動信號做經驗模態分解,通過從振源信號中分解出信號的各頻率成分,將相關成分重構為故障特征頻段信號,從而分離出各振源處能夠反映故障特征信息的頻段,克服了多振源機械設備故障信號難以提取的問題,提高了信號采集的準確度。
附圖說明
圖1是本發明一種多振源機械設備故障信號分離裝置示意圖;
圖2是本發明一種多振源機械設備故障信號分離方法流程圖;
圖3是消除各路振動信號間的相互干擾方法的流程圖;
圖4是重構故障特征頻段信號方法的流程圖。
具體實施方式
以下結合附圖對本發明作具體的介紹。
參照圖1所示,本發明一種多振源機械設備故障信號分離裝置,包括以下單元:傳感器10、數據預處理單元20、獨立分量分析單元30和故障信號分離單元40。其中:
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于南京工業大學,未經南京工業大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201711055592.7/2.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





