[發明專利]一種基于FrFT-EWT原理的旋轉機械故障特征提取方法在審
| 申請號： | 201911144893.6 | 申請日： | 2019-11-20 |
| 公開（公告）號： | CN111307426A | 公開（公告）日： | 2020-06-19 |
| 發明（設計）人： | 李嘉誠 | 申請（專利權）人： | 李嘉誠 |
| 主分類號： | G01M13/00 | 分類號： | G01M13/00 |
| 代理公司： | 西安尚睿致誠知識產權代理事務所(普通合伙) 61232 | 代理人： | 何凱英 |
| 地址： | 710201 陜西省*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 frft ewt 原理 旋轉 機械 故障 特征 提取 方法 | ||
1.一種基于FrFT-EWT的旋轉機械故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
1)獲取轉軸啟車過程的等時間間隔的振動信號和鍵相信號；
2)使用步驟1)中獲取的鍵相信號，計算轉軸在啟車過程的轉速序列；
3)基于步驟2)的結果，對振動信號進行p1階次下的分數階傅里葉變換，得到振動信號的分數階傅里葉頻譜；
4)對步驟3)中的分數階傅里葉頻譜內進行經驗小波變換，提取出振動信號的1倍頻分量、高倍頻分量和低倍頻分量；
5)對步驟4)中得到的1倍頻分量作-p1階次的分數階傅里葉變換，可得振動信號1倍頻分量的時域波形；
6)基于步驟2)和步驟4)的結果，對振動信號的高階分量作p3階次下的分數階傅里葉變換，提取出高階分量中的2倍頻分量、3倍頻分量和4倍頻分量；
7)對步驟6)中得到的2、3和4倍頻分量作-p3階次的分數階傅里葉變換，可得振動信號的2、3和4倍頻分量的時域波形；
8)利用步驟5)和步驟7)得到的振動信號的前4個倍頻分量的時域波形，進行故障識別。
2.根據權利要求1所述一種基于FrFT-EWT原理的旋轉機械故障特征提取方法，其特征在于：所述步驟1)中的信號為轉軸上任意測量截面上的等時間間隔采集的振動信號和鍵相信號。
3.根據權利要求1所述一種基于FrFT-EWT原理的旋轉機械故障特征提取方法，其特征在于：所述步驟4)中，經驗小波變換的分解數目N＝3。
4.根據權利要求1所述一種基于FrFT-EWT原理的旋轉機械故障特征提取方法，其特征在于：所述步驟7)中，經驗小波變換的分解數目N＝4。
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