[發明專利]基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法

有效

• 申請號: 202010094901.7
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111272427B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 張興武;李小龍;王詩彬;劉一龍;陳雪峰
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06K9/00
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

本發明公開一種基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法，方法包括以下步驟：采集軸承振動信號x(t)；基于調Q小波分解所述軸承振動信號x(t)，對小波分解的每層小波系數d_s分別進行重構，計算每層重構信號R_s的平方包絡譜分別提取每層平方包絡譜的軸承四種故障頻率區間軸承故障頻率及其倍頻的能量進行加和，擴展得到權重系數向量w，作為對小波分解的每層信號故障可能性的量化，其中，四種故障包括軸承內圈故障、軸承外圈故障、軸承保持架故障和軸承滾動體故障；基于權重系數向量w構建加權稀疏正則項，構建加權稀疏模型，采用ISTA算法對其進行求解，得到稀疏重構信號；計算稀疏重構信號的平方包絡譜，識別軸承故障頻率以確定軸承的故障部位。

技術領域

本發明屬于故障診斷技術領域，特別是一種基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法。

背景技術

預測與健康管理系統(PHM)已廣泛地應用于旋轉機械，如高速列車，航空發動機和風力渦輪機。同時，基于振動的狀態監測已被證實是PHM系統中最有效、最流行的技術之一。滾動軸承作為旋轉機械的核心部件，經常在惡劣的環境下工作，會產生許多局部故障，造成維修費用高。由于軸承故障信號一般存在一定的稀疏性，稀疏表示方法在故障診斷領域得到了較好應用。但傳統的稀疏模型的故障導向性不強，不能有針對性地提取故障信息。

在背景技術部分中公開的上述信息僅僅用于增強對本發明背景的理解，因此可能包含不構成在本國中本領域普通技術人員公知的現有技術的信息。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提出一種基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法，采用已知的軸承四種故障頻率為導向，提取稀疏正則項的權重系數向量，構成加權稀疏模型，去增強重構信號中的軸承故障成分，衰減原振動信號中的無關或干擾成分，從而達到軸承故障特征辨識的目的。

本發明的目的是通過以下技術方案予以實現，一種基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法包括以下步驟：

一種基于加權稀疏正則的軸承故障檢測方法包括以下步驟：

第一步驟中，采集軸承振動信號x(t)；

第二步驟中，基于調Q小波分解所述軸承振動信號x(t)，對小波分解的每層小波系數d_s分別進行重構，計算每層重構信號R_s的平方包絡譜

第三步驟中，分別提取每層平方包絡譜的軸承四種故障頻率區間軸承故障頻率及其倍頻的能量進行加和，擴展得到權重系數向量W，作為對小波分解的每層信號故障可能性的量化，其中，四種故障包括軸承內圈故障、軸承外圈故障、軸承保持架故障和軸承滾動體故障；

第四步驟中，基于權重系數向量W構建加權稀疏正則項，構建加權稀疏模型，采用ISTA算法對其進行求解，得到稀疏重構信號；

第五步驟中，計算所述稀疏重構信號的平方包絡譜，識別軸承故障頻率以確定軸承的故障部位。

所述的方法中，第一步驟中，所述振動信號x(t)通過振動加速度傳感器采集。