[發明專利]基于模平方閾值—FastICA的滾動軸承降噪方法

在審

• 申請號: 201810289904.9
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108956141A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 劉秀麗;張雪英;欒忠權;徐小力
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙) 11513
• 代理人: 張素妍

1.一種基于模平方閾值—FastICA的滾動軸承降噪方法，其特征在于包括以下步驟：

1)通過現有數據采集設備采集滾動軸承的原始振動信號y₁；

2)將采集到的滾動軸承原始振動信號y₁進行模平方閾值降噪，得到模平方閾值降噪后的信號y_m；

3)將模平方閾值降噪后的信號y_m與原始振動信號y₁組成輸入矩陣Y＝[y₁；y_m]，進行FastICA降噪，得到兩個獨立分量IC1和IC2；

4)判斷兩個獨立分量IC1和IC2的時域波形，選擇包含較多故障信息的獨立分量進行Hilbert包絡和FFT，得到經模平方閾值—FastICA降噪后信號的時域波形圖和頻譜圖；

5)令模平方閾值—FastICA降噪后信號為y_f,求原始信號y₁與y_f的峭度值，根據峭度值判斷原始振動信號y₁是否存在故障以及模平方閾值—FastICA的降噪效果，由降噪后信號的頻譜圖提取滾動軸承原始振動信號y₁的特征頻率成分，根據特征頻率成分判斷滾動軸承是否存在故障以及故障類型。

2.如權利要求1所述滾動軸承降噪方法，其特征在于：所述步驟2)中，模平方閾值降噪具體步驟為：

2.1)對原始振動信號y₁進行小波閾值降噪；

2.2)提取小波分解后振動信號每層的細節系數cd₁,cd₂,cd₃與最后一層的近似系數ca₃，運用模平方小波閾值方法對每層的細節系數進行處理。

3.如權利要求2所述滾動軸承降噪方法，其特征在于：所述步驟2.1)中，首先選擇小波分解的分解層數為3層與小波基函數db3，對滾動軸承原始振動信號采用小波分解函數wavedec進行分解。

4.如權利要求2所述滾動軸承降噪方法，其特征在于：所述步驟2.2)中，每層的細節系數處理步驟為:

2.2.1)利用公式調整每一層的閾值，經公式調整后得到不同分解尺度的閾值λ₁,λ₂,λ₃；

其中，λ_j為每一層的閾值；j為分解尺度，j＝1,2,3；N為采集到的滾動軸承振動信號的長度；cd_j,k為第j層第k個細節系數；median()為返回第一層細節系數的中值；

2.2.2)利用得到的閾值對每一層的細節系數進行處理，重復步驟2.2.1)～2.2.2)得到每一層的新的細節系數

2.2.3)將新的細節系數與最后一層的近似系數ca₃組成新的小波分解結構，利用小波重構函數waverec進行小波重構，重構后得到模平方閾值降噪后的信號y_m。

5.如權利要求4所述滾動軸承降噪方法，其特征在于：所述步驟2.2.2)中，細節系數處理為：當細節系數cd_j的絕對值小于該層閾值λ_j時將其置0，當細節系數cd_j的絕對值大于或等于該層閾值λ_j時則將其代入公式得到第j層第k個新的細節系數sign()為符號函數。