[發(fā)明專利]一種基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011048956.0
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號(hào): CN112113767B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭瑜;陳鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 昆明理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M13/045
• 分類號(hào): G01M13/045;G06F17/14;G06K9/00
• 代理公司: 昆明同聚專利代理有限公司 53214
• 代理人: 蘇蕓蕓

本發(fā)明公開了一種基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法，屬于故障診斷技術(shù)與信號(hào)處理分析技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明方法在采用短時(shí)傅里葉變換(STFT)作為估計(jì)器的基礎(chǔ)上，基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則，結(jié)合MMAD閾值消噪技術(shù)和設(shè)置特征頻率ft，有效提升IESFOgram算法確定包含軸承故障信息最豐富的解調(diào)頻帶的魯棒性，實(shí)現(xiàn)軸承故障特征的有效提取，解決了傳統(tǒng)IESFOgram算法在較強(qiáng)背景噪聲、軸承故障特征頻率實(shí)際值與理值論存在差異和1/3?二叉樹結(jié)構(gòu)劃分解調(diào)頻帶的條件下，無法確定包含豐富軸承故障信息且干擾較小解調(diào)頻帶的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法，屬于故障診斷技術(shù)與信號(hào)處理分析技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的支撐部件，其健康程度直接影響旋轉(zhuǎn)機(jī)械的精度和壽命。因此，軸承故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測在實(shí)際應(yīng)用中尤為重要。

隨著故障診斷技術(shù)的不斷應(yīng)用于工程實(shí)際，近年來，許多軸承故障診斷的快速算法逐漸被提出，比如IESFOgram算法，該算法使用短時(shí)傅里葉變換(STFT)作為快速有效的估計(jì)器。然而，為有效降低算法的計(jì)算成本和包含更多的感興趣分量，常常設(shè)置較小的窗寬Nw和較高的采樣頻率f_s，造成譜頻率f分辨率往往較差。另外，IESFOgram算法采用1/3-二叉樹結(jié)構(gòu)劃分奈奎斯特頻帶，研究發(fā)現(xiàn)，在頻率分量f分辨率較差的條件下無法實(shí)現(xiàn)奈奎斯特頻帶的嚴(yán)格、合理劃分，即頻帶分量f數(shù)量無法整除頻帶數(shù)量。此外，當(dāng)共振頻率f_n在f_s/2、f_s/4、f_s/8、f_s/16等為中心的頻帶范圍內(nèi)時(shí)，因其所確定的解調(diào)頻帶屬于單邊頻帶，導(dǎo)致IESFOgram算法無法確定干擾較小的解調(diào)頻帶。

另一方面，軸承早期故障沖擊相對(duì)較弱，常常淹沒于背景噪聲和齒輪嚙合等振動(dòng)分量中，其故障特征提取較為困難，較強(qiáng)的噪聲將對(duì)基于邊帶能量比SER指標(biāo)確定優(yōu)化解調(diào)頻帶造成干擾。此外，軸承故障理論特征頻率與實(shí)際特征頻率往往不盡相同，主要由以下方面組成：①由于軸承保持架限制了滾動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)，滾道和滾動(dòng)體之間存在1％～2％的隨機(jī)滑動(dòng)，導(dǎo)致軸承故障振動(dòng)沖擊不具有嚴(yán)格的周期特性，即為二階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)；②電機(jī)實(shí)際運(yùn)行中存在微小的轉(zhuǎn)速波動(dòng)，直接導(dǎo)致了軸承各部件的實(shí)際特征頻率與理論特征頻率存在差異。以上原因?qū)е翴ESFOgram無法有效確定包含軸承故障信息最豐富，且干擾更小的解調(diào)頻帶，即所確定的優(yōu)化解調(diào)頻帶仍然無法有效揭示軸承故障特征。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法，解決了傳統(tǒng)IESFOgram算法在較強(qiáng)背景噪聲、軸承故障特征頻率實(shí)際值與理值論存在差異和1/3-二叉樹結(jié)構(gòu)劃分解調(diào)頻帶的條件下，無法確定包含豐富軸承故障信息且干擾較小解調(diào)頻帶的問題。

本發(fā)明基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法在采用短時(shí)傅里葉變換(STFT)作為估計(jì)器的基礎(chǔ)上，基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則，結(jié)合MMAD閾值消噪技術(shù)和設(shè)置特征頻率f_t，有效提升IESFOgram算法確定包含軸承故障信息最豐富的解調(diào)頻帶的魯棒性，實(shí)現(xiàn)軸承故障特征的有效提取。

本發(fā)明基于比例頻帶選擇準(zhǔn)則的軸承故障診斷方法如下：

步驟1：通過加速度傳感器獲得包含軸承故障信息的原始振動(dòng)信號(hào)；

步驟1中通過加速度傳感器獲取包含軸承故障信息的原始振動(dòng)信號(hào)，具體是將加速度傳感器固定安裝在測試對(duì)象外殼上，通過信號(hào)采集系統(tǒng)獲取包含軸承故障信息的振動(dòng)信號(hào)；

步驟2：使用短時(shí)傅里葉變換(STFT)將所采集的原始振動(dòng)信號(hào)劃分為相同長度的數(shù)據(jù)塊，計(jì)算各子數(shù)據(jù)塊的頻譜；其計(jì)算式如下