[發明專利]基于小波-譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統及診斷方法

有效

• 申請號: 201910567030.3
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110160791B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 鞏曉赟;井云飛;杜文遼;王宏超;王輝;吳超
• 申請（專利權）人: 鄭州輕工業學院
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06K9/00
• 代理公司: 鄭州優盾知識產權代理有限公司 41125
• 代理人: 謝萍

本發明公開了一種基于小波?譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統及診斷方法，包括小波?譜峭度分析模塊、時域參數統計分析模塊、FFT分析模塊、Hilbert包絡解調分析模塊、譜峭度分析模塊等，其中小波?譜峭度分析模塊包括小波和小波包兩種數據預處理方法，能夠實現電機軸承耦合故障振動信號中多故障的識別與特征提?。粫r域參數統計分析模塊通過對時域敏感參數峭度值的計算，監測電機軸承是否發生異常；頻譜分析模塊和Hilbert包絡解調分析模塊主要確定電機單一軸承故障的特征提取。本系統實現了感應電機軸承故障診斷方法的集成化設計，可以對電機軸承的單一及復合故障信號進行快速有效的處理分析，得出準確的診斷結果。

技術領域

本發明涉及基于振動信號的感應電機機械故障診斷技術，特別是一種基于小波-譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統及診斷方法。

背景技術

軸承作為感應電機的高精度、標準化的核心部件，具有減少旋轉部件之間的摩擦阻力、便于安裝，互換性強、潤滑方便、可靠性高等優點。然而，由于軸承工作環境相對惡劣，承受多種載荷的負載作用，導致其成為電機設備發生故障的高頻部件。據相關統計表明：軸承故障在所有電機故障中占比高達40％，是感應電機最常見的故障之一。如果能夠及時、有效地監測和診斷出電機軸承的早期故障，并根據實際情況定期進行維修與維護，可以在很大程度上避免一些由故障引起的不必要的經濟損失及安全隱患。

軸承振動信號往往比較復雜，通常呈現出電機軸承多個部位同時出現故障或者在較短時間內與其它機械故障發生相互耦合，在電機軸承的振動信號中，不同故障的振動信息相互調制，產生相互交叉、相互影響，使其頻譜成分更加復雜，利用傳統的故障診斷技術不能同時有效地提取出軸承振動信號中多個故障的振動特征。

發明內容

針對電機軸承耦合故障檢測困難的問題，本發明提出一種基于小波-譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統及診斷方法。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案如下：

一種基于小波-譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統，包括小波-譜峭度分析模塊，所述小波-譜峭度分析模塊包括信號輸入單元、參數設置單元、小波或小波包分解單元、譜峭度分析單元、濾波單元、Hilbert包絡解調分析單元、顯示單元；所述信號輸入單元，用于采集待測電機的振動信號；所述參數設置單元，用于對小波分解單元和/或譜峭度分析單元進行參數設定；所述小波或小波包分解單元，用于對輸入的信號進行分解并在顯示單元上顯示；所述譜峭度分析單元，用于對分解后的信號進行譜峭度分析并在顯示單元上顯示；所述濾波單元，用于對譜峭度分析后的信號進行濾波；所述Hilbert包絡解調分析單元，用于對濾波后的信號進行包絡分析得到故障類型和位置。

用戶可以根據不同振動類型的數據在小波參數和譜峭度參數設置中選擇不同的數據處理方法、小波基函數以及分解層數等參數。其中通道選擇可以選擇不同通道內的信號進行分析；分解方法主要包含小波分解和小波包分解兩種，用戶根據需要可自行選擇分解方法，并通過階數選擇、分解層數、小波基函數選則等按鈕對分解方法的參數進行設置。

而基于小波-譜峭度的感應電機軸承故障診斷系統的診斷方法，步驟如下：

S1，采集在恒定轉速下的電機振動信號。

S2，對采集的電機振動信號進行小波分解或小波包分解，得到一組按照頻率由高到低順序排列的子頻帶。

S3，計算各個子頻帶的時域峭度值，并根據峭度最大原則，篩選細節分量；

具體步驟為：S3.1，計算子頻帶的時域峭度值，公式為：

S3.2，設定篩選閥值為3，篩選出峭度值大于篩選閾值3的細節分量；

S4，對篩選后的細節分量進行譜峭度分析，尋找最佳窄帶中心頻率與帶寬，構造帶通濾波器進行信號預處理。