[發明專利]一種提升故障特征信號的方法、裝置、介質及設備

在審

• 申請號: 202210032665.5
• 申請日: 2022-01-12
• 公開（公告）號: CN114548151A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 宋雪瑋;廖志強;賈寶柱;孔德峰
• 申請（專利權）人: 廣東海洋大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/16
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 姚萱萱

本發明提供一種提升故障特征信號的方法、裝置、介質及設備，方法包括：利用自確定矩陣重構算法，基于滾動軸承的一維振動信號創建不同維數的初始Hankel矩陣；獲取最優嵌入維數對應的目標Hankel矩陣中的高維振動信號；利用穩態子空間算法將高維振動信號分解為平穩態振動信號及初始非平穩態振動信號；基于初始非平穩態信號的峭度值提取目標非平穩態信號；確定目標非平穩態信號1.5維三階能量譜；如此，利用穩態子空間算法從高維振動信號中分解出振動信號的平穩部分和非平穩部分，提取故障信號；基于峭度值提取最優的目標非平穩態信號；確定目標非平穩態信號1.5維三階能量譜，可抑制最優故障特征信號中的殘余噪聲，提升故障特性。

技術領域

本發明屬于海洋船舶故障診斷技術領域，尤其涉及一種提升故障特征信號的方法、裝置、介質及設備。

背景技術

滾動軸承作為機械能傳輸的關鍵零部件，在海洋船舶等機械設備中的使用較為頻繁，由于長時間運轉、潤滑油使用不當、軸承自身疲勞破損等原因，軸承發生故障的頻率較高。滾動軸承發生故障時，典型的特征是產生沖擊，在振動信號中的體現最為明顯。然而，由于設備的結構復雜，元器件較多，當沖擊信號從故障源開始，經過復雜的路徑傳遞，信號往往存在一定程度的減弱，同時，設備中的其它元件之間存在激勵現象，加上工作環境中噪聲的干擾，因此采集到的信號中往往故障特征信號很微弱，甚至被淹沒。因此，在針對滾動軸承故障診斷的眾多研究中，去除振動信號中的背景噪聲、進而提升故障特征是非常重要的一項工作。

相關技術中，一般包括以中心頻率和頻帶為基礎的濾波方法以及以信號分解為基礎的濾波方法，比如采用經驗模態分解(EMD)。但是以中心頻率和頻帶為基礎的濾波方法，在提取不同場景中的故障特征時，均需要重新確定出最佳的中心頻率和邊帶，因此如何選取最佳的中心頻率和邊帶，是這類方法的一大缺點，參數選取的合適與否會對故障特征提升的精度帶來很大的影響。而信號分解為基礎的濾波方法存在一些如模態混疊，端點效應，參數復雜，運算時間長等缺點，同時在噪聲特別強烈的情況下，故障特征提升的效果也往往不太好。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明實施例提供了一種提升故障特征信號的方法、裝置、介質及設備，用于解決現有技術中在確定滾動軸承的故障信號時，不能有效去除背景噪聲，無法確保故障特征信號的提升精度的技術問題。

本發明的第一方面，提供一種提升故障特征信號的方法，所述方法包括：

利用自確定矩陣重構算法，基于滾動軸承的一維振動信號創建不同維數的初始Hankel矩陣；

確定最優嵌入維數，獲取所述最優嵌入維數對應的目標Hankel矩陣以及所述目標Hankel矩陣中的高維振動信號；

利用穩態子空間算法將所述高維振動信號分解為平穩態振動信號及初始非平穩態振動信號；

獲取所述初始非平穩態信號的峭度值，基于所述峭度值從所述初始非平穩態信號中提取目標非平穩態信號；所述目標非平穩態信號包含有最優故障特征信號；

確定所述目標非平穩態信號的1.5維三階能量譜，以抑制所述最優故障特征信號中的殘余噪聲。

上述方案中，所述確定最優嵌入維數，包括：

針對當前維數為d的初始Hankel矩陣，確定d維初始Hankel矩陣的第一綜合距離變化量；所述當前維數初始Hankel矩陣為所有初始Hankel矩陣中的任一矩陣；

確定d+1維初始Hankel矩陣的第二綜合距離變化量；

確定所述第一綜合距離變化量與所述第二綜合距離變化量之間的綜合值變化量；

若確定所述綜合值變化量小于預設的閾值，則確定所述當前維數d為最優嵌入維數。

上述方案中，所述確定d維初始Hankel矩陣的第一綜合距離變化量，包括：