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[發明專利]一種基于振動信號的時頻域聯合故障診斷方法在審

專利信息
申請號: 202010536722.4 申請日: 2020-06-12
公開(公告)號: CN111783559A 公開(公告)日: 2020-10-16
發明(設計)人: 李曉;張竹青;張玉華;孟華;田彥彥 申請(專利權)人: 河南伯特利知識產權服務有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G01M13/045
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 450000 河南省*** 國省代碼: 河南;41
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 振動 信號 時頻域 聯合 故障診斷 方法
【權利要求書】:

1.一種基于振動信號的時頻域聯合故障診斷方法,其特征在于,包括以下步驟:

1),基于時域上的多變量故障診斷方法:測量旋轉機械系統的振動信號,并對采集得到的振動信號進行放大、傳輸與顯示,其得出的原始振動信號序列組如下式:其中i表示第i組數據,L表示每組數據的長度,前N組為正常數據用于診斷閾值的訓練,余下的數據組為測試數據;

2),將旋轉機械系統在一個周期內的采樣信號表示成向量,如下式:y(i)=[x(i)(1),x(i)(2),Lx(i)(r)]T,其中r為一個周期內的采樣點個數;

則將多個周期內的采樣信號可以寫成如下矩陣形式:

其中,b=[L/r],i=1,2,L,N;

令:

求取對稱矩陣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個正常數據求得的,其中α為閾值系數,用以調節選取閾值的大小;

4),建立在線故障判別器:

將新獲得的數據組求其形如步驟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,對步驟2的矩陣形式進行小波包變換,得出下式:

其中,i=1,2,L,N,行向量是Y(i)在第s個頻帶上的投影;

8),確定各頻程上小波閾值:

對步驟7得到的矩陣Γ(i),第s個頻帶的信號為

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,用以調節選取閾值的大小;

9),頻帶故障判別:

當有新數據Y(i)到來時,基于步驟7至8的過程得其特征向量,

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的思想令:

如步驟6中的得故障的判別器:

2.根據權利要求1所述的一種基于振動信號的時頻域聯合故障診斷方法,其特征在于,所述步驟2中的總的樣本點數L為r的整數倍,若否,則對其進行截斷或補位處理。

3.根據權利要求1所述的一種基于振動信號的時頻域聯合故障診斷方法,其特征在于,所述步驟8中的總的樣本點數b為l的整數倍,若否,則對其進行截斷或補位處理。

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