[發明專利]基于最佳品質因子選取的汽車輪轂軸承故障特征提取方法有效
| 申請號： | 201810864229.8 | 申請日： | 2018-08-01 |
| 公開（公告）號： | CN109100144B | 公開（公告）日： | 2020-06-09 |
| 發明（設計）人： | 李仲興;周莊;薛紅濤;江洪 | 申請（專利權）人： | 江蘇大學 |
| 主分類號： | G01M13/045 | 分類號： | G01M13/045;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 212013 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： | 基于 最佳 品質 因子 選取 汽車 輪轂 軸承 故障 特征 提取 方法 | ||
1.一種基于最佳品質因子選取的汽車輪轂軸承故障特征提取方法，其特征是包括以下步驟：
步驟一：采集汽車輪轂軸承振動信號x；
步驟二：設置初始的共振稀疏分解參數，高品質因子Qh＝3，冗余度rh＝3，分解層數Jh＝30；低品質因子Ql＝1，冗余度rl＝3，分解層數Jl＝11；
步驟三：對高品質因子、低品質因子逐次優化，獲得最佳高共振分量xh*和最佳低共振分量xl*；
所述的逐次優化方法的實現步驟是：
步驟A：保持高品質因子Qh＝3不變，低品質因子Qlp＝1+0.1(p-1)，p為低品質因子的自變量，p＝1；
步驟B：用高品質因子Qh和低品質因子Qlp運行共振稀疏分解，獲得高品質因子Qh變換的基函數Dh和低品質因子Qlp變換的基函數Dlp，構造優化目標函數whp、wlp分別表示基函數Dh和Dlp的變換系數；λh和λl為正則化參數；采用分裂增廣拉格朗日收縮算法對目標函數進行迭代計算，獲得高共振分量和低共振分量分別為：whp*、wlp*分別為L(whp,wlp)最小時所對應的高共振變換系數和低共振變換系數；
步驟C：將高共振分量xhp和低共振分量xlp代入目標函數μ和σ分別為xlp的均值和標準差；
步驟D：判斷p是否大于20，若否，則p加1后返回步驟B；若是，則繼續步驟E：
步驟E：求出RSKp的最小值及對應的Qlp，則對應的Qlp為最佳低品質因子Ql*；
步驟F：保持最佳低品質因子Ql*不變，高品質因子Qhq＝3+0.1(q-1)，q為高品質因子的自變量，q＝1；
步驟G：用高品質因子Qhq和最佳低品質因子Ql*運行共振稀疏分解，獲得了高共振分量xhq和低共振分量xlq；
步驟H：將高共振分量xhq和低共振分量xlq代入目標函數μ和σ分別為xlq的均值和標準差；
步驟I：判斷q是否大于20，若否，則q加1后返回步驟G，若是，則繼續步驟J；
步驟J：求出RSKq的最小值及對應的Qhq，將對應的Qhq為最佳高品質因子Qh*；
步驟K：用最佳高品質因子Qh*和最佳低品質因子Ql*運行共振稀疏分解，獲得最佳高共振分量xh*和低共振分量xl*；
步驟四：對最佳低共振分量xl*進行包絡解調，獲得包絡譜xb；
步驟五：提取包絡譜xb中的特征頻率fo及其倍頻，得到汽車輪轂軸承故障特征。
2.根據權利要求1所述的基于最佳品質因子選取的汽車輪轂軸承故障特征提取方法，其特征是：步驟一中，汽車輪轂軸承振動信號x的采樣頻率fs為100kHz，高采樣時間t為0.5s，采樣點數N為50000。
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江蘇大學，未經江蘇大學許可，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/201810864229.8/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
