[發明專利]一種滾動軸承早期損傷狀態的特征提取方法

有效

• 申請號: 202010906571.7
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112113766B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 鄧林峰;張愛華;鄭玉巧;趙榮珍
• 申請（專利權）人: 蘭州理工大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06K9/62;G06K9/00;G06F17/11
• 代理公司: 青島致嘉知識產權代理事務所(普通合伙) 37236
• 代理人: 王巧麗

1.一種滾動軸承早期損傷狀態的特征提取方法，其特征在于，按照以下步驟進行：

(1)計算滾動軸承早期損傷狀態原始振動信號x(t)的均值表示為：

其中，M為x(t)的數據點個數，

從原始振動信號x(t)中減去形成無偏置的滾動軸承早期損傷狀態振動信號s(t)，表示為：

(2)采用變分模態分解方法對振動信號s(t)進行分解處理，得到h個本征模態分量u₁(t),u₂(t),…,u_h(t)；

(3)對每個本征模態分量u(t)計算振動能量T₁、振動峭度T₂兩個時域特征，其表達式分別為：

其中，N為u(t)的數據點個數；

(4)利用步驟(3)中每個本征模態分量u(t)的兩個時域特征T₁、T₂共2h個特征，構造滾動軸承早期損傷狀態的初始特征數據集A，表示為：

(5)對特征數據集A實施主成分分析，得到低維的敏感特征數據集B及其特征值β_q(q＝1,2,…,l,l≤2h)；

(6)將特征值β_q(q＝1,2,…,l,l≤2h)從大到小依次排序，并利用β_q計算特征數據集B第q個主成分特征的貢獻率χ_q及累積貢獻率ζ_q，分別表示為：

選擇前m個累積貢獻率超過95％的主成分特征，構成低維有效的敏感特征數據集Y，所述特征數據集Y作為最終的特征提取結果。

2.如權利要求1所述的滾動軸承早期損傷狀態的特征提取方法，其特征在于，步驟(2)中，變分模態分解對所述振動信號s(t)的處理過程為：

a.利用變分模態分解將所述振動信號s(t)分解為h個本征模態分量u₁(t),u₂(t),…,u_h(t)，并使模態分量u_h(t)滿足如下約束優化問題：

其中，{u_h}＝{u₁,u₂,…,u_h}表示分解得到的h個本征模態分量，{ω_h}＝{ω₁,ω₂,…,ω_h}表示各本征模態分量的頻率中心；

b.引入二次懲罰因子α和拉格朗日算子λ(t)，將待求解的約束優化問題變為非約束優化問題，擴展的拉格朗日表達式如下：

其中，δ(t)為單位脈沖函數，α為懲罰因子，λ為拉格朗日算子；

c.采用乘法算子交替方向法求解得到分別表示為：

其中，τ為保真度系數。

3.如權利要求1所述的滾動軸承早期損傷狀態的特征提取方法，其特征在于，步驟(5)中，所述特征數據集A的主成分分析過程如下：

將特征數據集A表示為A＝{a₁,a₂,…,a_i,…,a_k}，令計算特征數據集A的協方差矩陣為：

建立協方差矩陣G的特征方程為：

βv＝Gv

求解協方差矩陣G的特征方程，得到特征值β_q(q＝1,2,…,l)及對應的特征向量v_q(q＝1,2,…,l)，則低維的敏感特征數據集B表示為：

B＝V^T(A-μ)

其中，特征矩陣V＝[v₁,v₂,…,v_l]，上標T表示矩陣的轉置。

4.如權利要求1所述的滾動軸承早期損傷狀態的特征提取方法，其特征在于，步驟(6)中，所述特征數據集Y的計算過程為：

其中，特征矩陣V_m＝[v₁,v₂,…,v_m]，且ζ_m＞0.95。