[發明專利]一種基于多尺度數學形態學的滾動軸承故障診斷方法

有效

• 申請號: 202010064316.2
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111442927B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 齊詠生;李強;李永亭;劉利強;王林
• 申請（專利權）人: 內蒙古工業大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297
• 代理人: 劉桂榮

1.一種基于多尺度數學形態學的風電機組滾動軸承故障診斷方法，其特征在于，該方法的實現步驟如下：

A.新型結構元素的構造：

滾動軸承振動信號中的脈沖成分呈現出一種尖峰狀，但脈沖周邊存在一些突變成分難以檢測；基于這個特點，提出一種結構元素，在尖峰狀脈沖兩端加入對稱的非零元素，以達到對脈沖以及兩端微弱變化進行捕捉的目的；其結構元素的矩陣形式定義為[h₁ A₁ A₂ h₂A₃ A₄ h₃]，定義這種結構元素稱之為“山結構”；其中，h₁、h₂和h₃為“山結構”的頂點部分，也就是結構元素的中心高度，其中h₂代表尖峰狀脈沖的峰值點，h₁和h₃代表信號邊緣的突變成份；A₁、A₂、A₃和A₄為“山結構”的山麓部分，其值為小于結構元素中心高度的任意常數，將其設置為0，A₁、A₂、A₃和A₄代表了信號的緩變過程；其中A₂和A₃隨著尺度的增加將擴展為矩陣變化；

B.基于峰值能量的自適應算法：

1)形態學尺度的確定：假設滾動軸承原始振動信號y(n)，搜尋y(n)中全部正峰值點P＝{P_i|i＝1,2,…,I}，其中P為正峰值點集合，P_i為其中的每個峰值點，I為峰值點的個數；根據M＝kP²計算峰值點的能量M，式中k取1；然后求取峰值能量的方差m，并根據m作為閾值劃分已知的I個正峰值點，保留大于m的正峰值點，剔除小于m的正峰值點，產生新的正峰值點集P′＝{P′_j|j＝1,2,...,J}，其中P′為篩選后的峰值點集合，J代表正峰值點能量大于m的個數；然后計算相鄰兩個峰值間的間隔采樣點數，確定最小間隔采樣點數L_min和最大間隔采樣點數L_max，結構元素的長度將從L_min隨形態學尺度變化到L_max，因此多尺度數學形態學的尺度定義為λ＝L_max-L_min；

2)多尺度結構元素的構造：對于篩選后的振動信號y(n)，先搜尋滾動軸承信號中的最大和最小峰值能量，分別記作M_max和M_min，則中心點的高度h為從最小峰值能量M_min隨尺度逐漸增加到最大峰值能量M_max，如公式(1)所示：

式中:λ＝0,1,2,…,L_max-L_min；

然后設定結構元素的初始矩陣，以新型結構元素為例，其初始結構元素矩陣B為式中：

A₁＝A₄＝0

λ＝{L_min,L_min+1,…,L_max-1,L_max}

使結構元素在每一尺度下都有對應的長度和高度，從而提取信號中不同尺度下的特征信息；

C.故障診斷算法：根據已知的故障類型將訓練信號分為m*類，每一類包含n個訓練滾動軸承的樣本信號,{x_i,j}為信號集，i＝1,2,…,m*；j＝1,2,…n；選取結構元素，運用基于峰值能量的自適應算法確定形態學尺度，構造多尺度結構元素進行多尺度數學形態學運算；進行處理來提取信號的特征信息，并得到滾動軸承信號的形態譜{P_i}；對于未知故障狀態的軸承振動信號，同樣的方法求得該信號的形態譜P；計算待測信號形態譜和訓練信號的形態譜的平均相關系數，判斷故障的類型；多尺度數學形態學就是在數學形態學運算的基礎上中，引入一個新的尺度變量λ，并通過λ的變化產生一系列對應不同尺度的結構元素序列，利用這些大小不同的結構元素參與運算，達到多尺度、多層次分析待處理信號的目的；基于多尺度λ的形態學運算公式如下式(2)(3)所示；其中，f為原始信號，g為結構元素，λ代表不同的尺度下的運算，Θ代表膨脹運算，代表腐蝕運算，代表開運算，·代表閉運算；

2.根據權利要求1所述的一種基于多尺度數學形態學的風電機組滾動軸承故障診斷方法，其特征在于：

在構造結構元素時，充分考慮故障信號都是由脈沖信號組成的特點，構造“山結構”元素；

結合信號自身形狀特征自適應選取形態學尺度λ并確定不同尺度下的結構元素的長度和高度，用于指導多尺度數學形態學運算；

將訓練信號分成n個訓練樣本，選取結構元素，運用基于峰值能量的自適應算法確定形態學尺度，構造多尺度結構元素進行多尺度數學形態學運算；求取每個訓練樣本的形態譜；對測試信號進行同樣的處理進行多尺度數學形態學處理，求取形態譜；將訓練樣本與測試樣本的形態譜求相關性系數，從而判斷測試集樣本的故障類型。