[發(fā)明專利]基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法及系統(tǒng)裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810144926.6
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號: CN108375472A
• 公開（公告）日: 2018-08-07
• 發(fā)明（設計）人: 呂勇;郝爽;易燦燦
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京科家知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11427
• 代理人: 陳娟

1.一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，所述方法步驟如下：

(1)診斷模塊獲取故障信號，所述診斷模塊對所述故障信號分別執(zhí)行傅里葉變換，分別獲取所述故障信號的頻譜；

(2)診斷模塊執(zhí)行順序統(tǒng)計濾波將所述頻譜中的緊支撐結構頻率峰轉換成平頂，形成上包絡，；

(3)診斷模塊執(zhí)行篩選策略篩選所述頻譜的最高平頂；

(4)診斷模塊獲取相鄰平頂之間的極小值為邊界，分割所述頻譜為N段頻帶；

(5)診斷模塊獲取所述N段頻帶，選取對應的小波濾波器組建經(jīng)驗小波濾波器組，將所述故障信號分解成N個模式分量；

(6)診斷模塊執(zhí)行互相關系數(shù)計算，獲取各模式分量與所述故障信號的相似度，獲取相關系數(shù)值最高的IMF分量；

(7)診斷模塊計算所述IMF分量的多尺度排列熵，并繪制多尺度熵曲線，根據(jù)預設的故障分類多尺度熵曲線樣本進行故障分類。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，步驟(1)中，傅里葉變換的公式如下：

式中x(t)為故障信號，X(ω)的為故障信號的頻譜。

3.如權利要求2所述的一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，步驟(2)中，順序統(tǒng)計濾波過程如下：

(2.1)計算緊支撐結構頻率峰的極大值，并計算所有相鄰極大值之間的歐式距離，存入數(shù)組D_locmax中；

(2.2)選出D_locmax中的最小值作為順序統(tǒng)計濾波的窗口尺寸；公式如下：

S_OSF＝minimum{D_locmax}

式中D_locmax表示緊支撐結構頻率峰中相鄰極大值之間的歐式距離，S_OSF表示順序統(tǒng)計濾波的滑動窗口尺寸；

(2.3)采用鏡像對緊支撐結構頻率峰首末兩端進行擴展，擴展長度為

(2.4)鏡像后緊支撐結構頻率峰序列用大小為S_OSF的滑動窗口從開端移到末端，選擇每次窗口中的最大值存儲到數(shù)組中，作為繪制上包絡的數(shù)據(jù)點；公式如下：

式中D表示鏡像后的緊支撐結構頻率峰序列，UE表示該數(shù)據(jù)的上包絡序列，A_n是位于點n處的滑動窗口；

(2.5)連接上包絡的數(shù)據(jù)點，繪制出頻譜的上包絡。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，步驟(3)中，三個準則的篩選過程如下：

(3.1)去除掉包絡中寬度比S_OSF短的平頂；

(3.2)如果相鄰平頂之間幅值相差很小，選出最高的平頂代表此類平頂；

(3.3)去除下降趨勢中的平頂。

5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，步驟(4)中，確定頻譜的分割邊界公式如下：

式中ω表示頻譜的邊界，Λ_p是相鄰極大值間的頻帶，Q是上包絡數(shù)據(jù)序列。即選取包絡中相鄰平頂之間的極小值作為頻譜分割的邊界。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于改進經(jīng)驗小波變換的軸承故障診斷方法，其特征在于，步驟(5)中，根據(jù)Littlewood-Paley和Meyer小波中的思想構建經(jīng)驗小波。那么經(jīng)驗尺度函數(shù)和經(jīng)驗小波函數(shù)分別定義如下：

構建經(jīng)驗小波公式如下：

(5.1)經(jīng)驗尺度函數(shù)

(5.2)經(jīng)驗小波函數(shù)

(5.3)函數(shù)β(x)

β(x)＝x⁴(35-84x+70x²-20x³)；

式中0＜γ＜1，τ_n＝rω_n，當時，是一個緊支撐結構；

(5.4)經(jīng)驗模態(tài)函數(shù)f_k

(5.5)細節(jié)系數(shù)

(5.6)近似系數(shù)