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[發(fā)明專利]一種基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域聯(lián)合故障診斷方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010536722.4 申請(qǐng)日: 2020-06-12
公開(公告)號(hào): CN111783559A 公開(公告)日: 2020-10-16
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李曉;張竹青;張玉華;孟華;田彥彥 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 河南伯特利知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)有限公司
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G01M13/045
代理公司: 暫無(wú)信息 代理人: 暫無(wú)信息
地址: 450000 河南省*** 國(guó)省代碼: 河南;41
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 振動(dòng) 信號(hào) 時(shí)頻域 聯(lián)合 故障診斷 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域聯(lián)合故障診斷方法,其特征在于,包括以下步驟:

1),基于時(shí)域上的多變量故障診斷方法:測(cè)量旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào),并對(duì)采集得到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行放大、傳輸與顯示,其得出的原始振動(dòng)信號(hào)序列組如下式:其中i表示第i組數(shù)據(jù),L表示每組數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度,前N組為正常數(shù)據(jù)用于診斷閾值的訓(xùn)練,余下的數(shù)據(jù)組為測(cè)試數(shù)據(jù);

2),將旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)在一個(gè)周期內(nèi)的采樣信號(hào)表示成向量,如下式:y(i)=[x(i)(1),x(i)(2),Lx(i)(r)]T,其中r為一個(gè)周期內(nèi)的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù);

則將多個(gè)周期內(nèi)的采樣信號(hào)可以寫成如下矩陣形式:

其中,b=[L/r],i=1,2,L,N;

令:

求取對(duì)稱矩陣E(i)的特征值,且滿足

記E(i)的特征值向量為

3),閾值向量的確定:

記特征值矩陣為D:

則有

選取為閾值特征值向量,這是由前N個(gè)正常數(shù)據(jù)求得的,其中α為閾值系數(shù),用以調(diào)節(jié)選取閾值的大??;

4),建立在線故障判別器:

將新獲得的數(shù)據(jù)組求其形如步驟3的特征向量,

仍記:

記偏差向量:其中

5),借助于階躍函數(shù)的思想:令

6),得故障的判別器:

7),基于頻域上的故障診斷方法:

記小波包算子矩陣為W∈Rr×r,對(duì)步驟2的矩陣形式進(jìn)行小波包變換,得出下式:

其中,i=1,2,L,N,行向量是Y(i)在第s個(gè)頻帶上的投影;

8),確定各頻程上小波閾值:

對(duì)步驟7得到的矩陣Γ(i),第s個(gè)頻帶的信號(hào)為

將改寫為如步驟2中的矩陣形式:

將上式記為如步驟3中的特征值矩陣形式,并求其特征值:

則有形如步驟3中的特征值矩陣式:

記:

選取閾值向量:

其中wαs為閾值系數(shù),用以調(diào)節(jié)選取閾值的大??;

9),頻帶故障判別:

當(dāng)有新數(shù)據(jù)Y(i)到來(lái)時(shí),基于步驟7至8的過(guò)程得其特征向量,

記它與閾值向量的偏差向量為:

同步驟5中的借助于階躍函數(shù)的思想令:

如步驟6中的得故障的判別器:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域聯(lián)合故障診斷方法,其特征在于,所述步驟2中的總的樣本點(diǎn)數(shù)L為r的整數(shù)倍,若否,則對(duì)其進(jìn)行截?cái)嗷蜓a(bǔ)位處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域聯(lián)合故障診斷方法,其特征在于,所述步驟8中的總的樣本點(diǎn)數(shù)b為l的整數(shù)倍,若否,則對(duì)其進(jìn)行截?cái)嗷蜓a(bǔ)位處理。

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