[發明專利]滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代解調故障診斷方法在審

申請號：	201811110100.4	申請日：	2016-06-29
公開（公告）號：	CN109635307A	公開（公告）日：	2019-04-16
發明（設計）人：	竇春紅	申請（專利權）人：	濰坊學院
主分類號：	G06F17/50	分類號：	G06F17/50
代理公司：	暫無信息	代理人：	暫無信息
地址：	261061 山***	國省代碼：	山東;37
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摘要：
搜索關鍵詞：	滾動軸承濾波峭度包絡分析迭代解調故障類型故障診斷濾波器滾動軸承故障最優濾波器分解工程應用小波分解原始信號噪聲分量中心頻率抗噪性魯棒性重排平滑包絡迭代判定帶寬替代分析
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【說明書】：

本發明公開了滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代解調故障診斷方法，該方法首先利用小波分解方法對原始信號進行分解，然后利用數據的重排和替代操作排除分解結果中的噪聲分量和趨勢項，接著再采用譜峭度方法對第一次濾波后的信號進行分析，得到最優濾波器的中心頻率和帶寬，然后利用該濾波器對第一次濾波后的信號再進行第二次濾波，然后采用平滑迭代包絡分析方法對第二次濾波后的信號進行包絡分析，最后根據包絡譜確定滾動軸承的故障類型。本發明適合于處理復雜的滾動軸承故障信號，能夠準確地判定出滾動軸承的故障類型，具有良好的抗噪性和魯棒性，便于工程應用。

本發明是申請號2016104920755，申請日2016年6月29日，發明名稱“一種滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代包絡分析方法”的分案申請。

技術領域

本發明涉及旋轉機械狀態監測與故障診斷領域，具體涉及滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代解調故障診斷方法。

背景技術

包絡分析技術廣泛應用于齒輪和滾動軸承的故障診斷中。現有的包絡分析技術有下面三個缺陷：①現有的包絡分析技術或者是直接對原始信號進行分析，或者是僅對原始信號進行簡單的濾波后再進行分析，因此現有的方法容易受到噪聲、趨勢及其它成分的干擾，從而導致現有技術的分析精度較低；②現有的包絡分析技術是以Hilbert變換為基礎，而Hilbert變換要求被分析的信號必須是單分量的窄帶信號，否則信號的頻率調制部分將要污染信號的幅值包絡分析結果，但是目前待分析的信號都不嚴格滿足單分量且窄帶的條件，這樣就會導致現有技術因精度不高而容易出現誤判問題；③由傳統方法得到的包絡譜存在著端點效應。

發明內容

本發明要解決的問題是針對以上不足，提出滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代解調故障診斷方法，采用本發明的包絡分析方法后，具有分析結果準確度和精確度高，并能準確地檢測出滾動軸承故障類型的優點。

為解決以上技術問題，本發明采取的技術方案如下：滾動軸承的WT、譜峭度和平滑迭代解調故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用加速度傳感器以采樣頻率fs測取滾動軸承的振動信號x（k）, k=1, 2, …,N，N為采樣信號的長度；

步驟2：采用小波分解(Wavelet Transform, WT)算法將信號x（k）分解成n個分量和一個趨勢項之和，即，其中，c_i（k）代表由小波分解算法得到的第i個分量，r_n（k）代表由小波分解算法得到的趨勢項；

步驟3：對c_i（k）執行重排操作和替代操作，經重排操作得到的數據用c_i^shuffle（k）表示，替代操作后得到數據用c_i^FTran（k）表示；

步驟4：對c_i（k）、c_i^shuffle（k）和c_i^FTran（k）分別執行多重分形去趨勢波動分析（Multifractal Detrended Fluctuation Analysis, MFDFA），得到廣義Hurst指數曲線，c_i（k）的廣義Hurst指數曲線用H_i（q）表示；c_i^shuffle（k）的廣義Hurst指數曲線用H_i^shuffle（q）表示；c_i^FTran（k）的廣義Hurst指數曲線用H_i^FTran（q）表示；