[發明專利]一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法和系統

有效

• 申請號: 202110610228.2
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113378678B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 王耀輝;李葉松;姚遠
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 夏倩

本發明公開了一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法和系統，屬于機械系統故障診斷與健康評估領域。本發明可以根據實際工程需要以及旋轉和往復運動的特點，從時域、位置域、時頻域以及時域位置域轉換過程中提取多重故障特征，能較好地反映機械系統運行規律與故障機理，能夠應用于機器學習等智能診斷系統中，輔助實現高精度故障診斷。本發明提出的多域故障特征提取方法也可以作為一種信號預處理手段，用以克服運行速度變化與噪聲、外界干擾對時域采樣信號的影響。

技術領域

本發明屬于機械系統故障診斷與健康評估領域，更具體地，涉及一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法和系統。

背景技術

機械系統故障診斷通常包括：信息獲取、故障特征提取與故障識別三個階段。開展故障特征提取方法研究，有助于突出傳感信號中的故障相關信息，從而為故障識別工作奠定基礎。

現代機械運動系統應用廣泛，功能復雜。因工作要求、實現目標和使用環境的不同，不同的機械運動系統在機械結構上通常具有較大的差異性。同時，同一機械運動系統也會因工作任務的改變而運行在不同的工況條件下。受機械系統結構復雜性和運行工況變化的影響，傳統基于統計學習方法提取的故障特征已難以滿足現代機械運動系統運行狀態監控與故障診斷的需求。

通過機械運動系統及其動力源內置的傳感器以及外部傳感裝置可測量得到一系列具有不同物理屬性的時域信號，其中包含著豐富的機械系統運行狀態信息。如果能夠建立機械系統運行狀態的時域狀態信號與運動行程位置信號間的關聯關系，將有助于克服機械結構差異與工況變化對故障特征提取的影響。因此，在故障特征提取過程中綜合考慮機械運動部件的運行規律與機械故障機理，設計一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法，對提高機械運動系統故障診斷性能具有重要意義。

傳統的基于時域的故障特征提取方法通常只能得到機械系統運行發生異常的時刻，不利于進一步的故障定位和維護決策。從專利號ZL201911125048.4中已知，存在一種基于位置域信息的直線運動系統健康監測方法。其將基于時域的測量信號轉換到位置域，從而基于位置域信息指示了直線運動系統中異常狀態發生的位置。

上文描述的現有技術設計了若干基于位置域電信號的故障特征提取方法與相應的故障檢測定位方法。然而，該專利僅設計了部分基于時域電信號和位置域電信號的統計特征；忽略了位置域狀態信號分布規律中所蘊含的故障信息；也未考慮運動工況對故障特征提取的影響，因此，不能準確表征機械運動系統的運行狀態。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供了一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法和系統，其目的在于更準確地表征具有運動部件的旋轉或往復機械運動系統的運行狀態。

為實現上述目的，按照本發明提供了一種用于機械運動系統的多域故障特征提取方法，包括：

S1.通過時域等間隔同步采樣獲得機械運動系統運行過程中的時域信號；所述時域信號包括時域狀態信號與時域位置信號，表征某一時刻機械系統的運行狀態和所處位置；

S2.將等時間間隔的時域狀態信號與時域位置信號轉換為具有等空間間隔特性的位置域狀態信號，并提取各個空間間隔對應的時域狀態信號與時域位置信號的融合特征，作為時間位置域故障特征；所述位置域狀態信號表征某一個空間間隔處機械系統的運行狀態；所述融合特征表征時域信號中的高頻分量部分；

S3.根據機械運動系統實際運行工況與故障信號表現形式，從時域、位置域以及時頻域中實現多域故障特征表達。

進一步地，步驟S2具體包括：

S2.1.將時域位置信號對應的運動行程均勻劃分為M個空間間隔；

S2.2.根據時域狀態信號與時域位置信號一一對應的時序關系，確定時域狀態信號點x(i)所屬的空間間隔m；i＝1,2,3…N，N表示總的采樣點數，m＝1,2,3…M；