[發明專利]一種基于二階循環平穩特性的旋轉機械復合故障診斷方法

有效

• 申請號: 201910630019.7
• 申請日: 2019-07-12
• 公開（公告）號: CN110320018B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 辛格;秦勇;賈利民;張順捷;王豫澤;趙雪軍;王莉
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 鄒芳德

本發明公開了一種基于二階循環平穩特性的旋轉機械復合故障診斷方法，包括以下步驟：S1，采集旋轉機械的振動加速度信號，利用短時傅里葉變換(STFT)將原始信號轉換到時頻域；S2，根據二階循環平穩特性，建立時間相關的隨機模型；S3，通過最大化似然目標函數，即最大期望(EM)算法，進行模型求解；S4，根據模型參數估計值，量化原始信號的循環平穩特性；S5，根據S1?S4步驟，聯合時間域的循環平穩信號模型參數估計值和循環平穩指數CS(f_k)等信息，計算出相應的故障特征頻率。本發明針對旋轉機械復合故障信號，提出了一種循環平穩指數CS，能有效量化原始信號的循環平穩性，且能有效提高多源混疊工況下故障診斷的準確性，并且容易與現有方法進行兼容。

技術領域

本發明涉及旋轉機械故障診斷領域，特別涉及一種基于二階循環平穩特性的旋轉機械復合故障診斷方法。

背景技術

基于振動信號的檢測與處理方法，一直是旋轉機械故障診斷領域的熱點研究方向。故障信號的產生依賴于做高頻機械振動的聲源與傳播機械振動的彈性介質，所以機械振動與波動是旋轉機械故障診斷的物理基礎。

由于旋轉機械的運動具有往復性，機械表面損傷引發的碰撞往往呈現出周期性的規律，即振動信號的統計特性具有隱藏的周期信息。因此，基于循環平穩特性的建模方法更接近實際信號，是近年來新興的一種機械信號處理技術。包絡譜分析適用于分析循環平穩信號并且計算效率高，但對于信噪比較低的微弱故障信號效果不理想。譜峭度能夠描述信號在不同頻率處偏離高斯過程的程度，從而能有效選取信噪比最優的頻段進行分析，然而對于含有隨機脈沖噪聲等情況診斷效果不理想。

然而，現實工作環境惡劣、工況復雜多變，振動監測信號極易受到干擾信號影響，導致故障特征難以識別。特別是針對結構復雜的大型旋轉機械系統進行監測，軸承與齒輪信號往往混疊在一起，導致多振動源混疊問題。因此，傳統故障診斷方法難以保證對旋轉機械復合故障診斷的準確性。

發明內容

本發明的目的是解決傳統故障診斷方法無法準確診斷受到干擾信號影響、導致故障特征難以識別的監測信號的的問題，提出了一種基于二階循環平穩特性的旋轉機械復合故障診斷方法，通過引入循環平穩指數CS，能有效量化原始信號的循環平穩性。且本方法能排除噪聲干擾，有效提高多源混疊工況下故障診斷的準確性。

為了解決上述技術問題，本發明的技術方案是：

一種基于二階循環平穩特性的旋轉機械復合故障診斷方法，包括以下步驟：

S1：使用加速度傳感器采集振動信號，利用短時傅里葉變換(STFT)轉換到時頻域；

S2：根據二階循環平穩特性，建立時間相關的隨機模型；

S3：通過最大化似然目標函數，即最大期望(EM)算法，進行模型求解；

S4：根據模型參數估計值，量化原始信號的循環平穩特性；

S5：根據S1-S4步驟，聯合時間域的循環平穩信號模型參數估計值和循環平穩指數CS(f_k)等信息，計算出相應的故障特征頻率。

進一步地，所述步驟S1中，使用加速度傳感器采集長度為n的振動信號x[n]，利用STFT將原始信號轉換到時頻域：

其中，w[m]代表長度為N_w的滑動窗口函數，每隔R個點將原始信號在時間點i處進行截取，從而得到頻率f_k處的時頻域信號X(i,f_k)。

進一步地，所述步驟S1中，振動加速度信號通過STFT轉換到時頻域，并且預設窗口移動間隔R滿足：

N_w·25％≤R≤N_w·50％