[發(fā)明專利]利用變分模態(tài)分解重構(gòu)信號繪制軸心軌跡圖的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111647020.4
• 申請日: 2021-12-30
• 公開（公告）號: CN114357645A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐徐;錢進;孫磊;楊世飛;鄒小勇;劉宗斌
• 申請（專利權(quán)）人: 南京凱奧思數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/27;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了利用變分模態(tài)分解重構(gòu)信號繪制軸心軌跡圖的方法，通過本征模態(tài)函數(shù)分量的信息熵均值確定變分模態(tài)分解模型的層數(shù)，并利用相關(guān)性的大小對信號進行重構(gòu)，最終作出重構(gòu)信號的軸心軌跡圖。利用本發(fā)明方法得到的軸心軌跡圖能夠有效降低原始軸心軌跡圖中的噪聲，提高了后續(xù)故障診斷的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用變分模態(tài)分解重構(gòu)信號繪制軸心軌跡圖的方法。

背景技術(shù)

旋轉(zhuǎn)機械作為現(xiàn)代工業(yè)重要的機械設(shè)備，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。一旦旋轉(zhuǎn)設(shè)備出現(xiàn)故障會造成巨大的經(jīng)濟損失。旋轉(zhuǎn)設(shè)備常常出現(xiàn)的故障有不平衡、不對中等，常?？赏ㄟ^觀察軸心軌跡圖來識別，但實際應(yīng)用中獲取的位移信號常常被噪聲所淹沒，因此得到的軸心軌跡圖常常也是不夠準(zhǔn)確的，造成故障識別準(zhǔn)確率不高。

對于如何去除信號的噪聲，大量的專家學(xué)者對此進行了研究。由于現(xiàn)場旋轉(zhuǎn)設(shè)備多振源且噪聲干擾嚴(yán)重，傳統(tǒng)的時頻分析方法分辨率較低，具有很大的局限性；小波變換(WT)分辨率比較好，能分辨出信號的時頻特性，繼承和提升了時頻多分辨率的特點，但是小波變換只對低頻信號進行分解，對于高頻信號則效果不明顯；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種自適應(yīng)信號分析方法，能提取信號的局部特征，對非線性、非平穩(wěn)信號的處理具有很高的效率，但模態(tài)之間會產(chǎn)生重疊的現(xiàn)象；在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解基礎(chǔ)上提出了變分模態(tài)分解方法(VMD)，它能夠根據(jù)中心頻率確定本征模態(tài)分量，從而避免了模態(tài)重疊，對于變分模態(tài)分解，常常利用中心頻率確定本征模態(tài)個數(shù)，但是根據(jù)中心頻率確定分量個數(shù)的方法較為繁瑣。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供的一種新的利用變分模態(tài)分解重構(gòu)信號繪制軸心軌跡圖的方法，至少能夠部分的解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，為了達到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

利用變分模態(tài)分解重構(gòu)信號繪制軸心軌跡圖的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取旋轉(zhuǎn)設(shè)備在垂直于軸線平面并經(jīng)過軸線的兩個相互垂直方向(X方向和Y方向)上的原始位移信號；

S2、設(shè)定初始的本征模態(tài)函數(shù)分量層數(shù)K＝2；

S3、對X方向原始位移信號進行變分模態(tài)分解，計算出每層本征模態(tài)函數(shù)分量的信息熵，并進一步求出所有各層信息熵的均值；

S4、不斷增加本征模態(tài)函數(shù)分量層數(shù)K，即令K＝K+1，重復(fù)步驟S3，直到出現(xiàn)信息熵的均值最小的變分模態(tài)分解模型，該模型即為該原始位移信號下的最優(yōu)變分模態(tài)分解模型，該模型下的層數(shù)K即為最優(yōu)模態(tài)層數(shù)；

S5、將最優(yōu)變分模態(tài)分解模型中和原始位移信號相關(guān)度高的各層本征模態(tài)函數(shù)分量對應(yīng)值相加，得到重構(gòu)的X方向位移信號；

S6、同理，對Y方向上的原始位移信號按照步驟S2-S5操作，得到重構(gòu)的Y方向位移信號；

S7、利用重構(gòu)的X方向和Y方向位移信號繪制軸心軌跡圖。

作為優(yōu)選，步驟S4中本征模態(tài)函數(shù)分量層數(shù)K的最大值為16。

更進一步地，步驟S5中的相關(guān)度是通過計算原始位移信號和每層本征模態(tài)函數(shù)分量的相關(guān)系數(shù)ρ來確定的，且將ρ0.3定義為相關(guān)度高。

更進一步地，獲取的原始位移信號包括正常工作狀態(tài)和各種典型故障狀態(tài)，從而得到正常工作狀態(tài)和各種典型故障狀態(tài)下對應(yīng)的軸心軌跡圖。

更進一步地，將所有軸心軌跡圖放入百度飛槳中進行訓(xùn)練，生成訓(xùn)練模型，并用訓(xùn)練模型對旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行在線診斷。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下明顯的優(yōu)點：

1、通過判斷所有層本征模態(tài)函數(shù)分量的信息熵均值確定變分模態(tài)分解模型的分解層數(shù)，能夠快速得到最優(yōu)變分模態(tài)分解模型，提高了建立模型的效率；