申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2019-11-18

公开（公告）日：2021-09-21

公开（公告）号：CN110907174B

主分类号：G01M13/028(20190101)

分类号：G01M13/028(20190101);G01M13/021(20190101);G01M13/045(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.09.21#授权;2020.04.17#实质审查的生效;2020.03.24#公开

摘要：本发明公开基于信号冲击结构特性增强的旋转机械微弱故障诊断方法，包括步骤：步骤S1、采集可能产生故障的旋转机械振动加速度响应信号及其对应的转速，并确定相应的采样频率；步骤S2、从采集到的数据中截取适当长度的信号用于分析；步骤S3、根据采样频率确定最大的迭代次数，再设置对应迭代方波模式的间隔与长度，并在方波模式基础上构建特征增强矩阵；步骤S4、通过特征增强矩阵与冲击信号的乘积来得到冲击增强信号，并利用峭度值从多次迭代中选取最佳的冲击增强信号；步骤S5、对选取的最佳冲击增强信号进行包络解调谱分析，从而识别故障类型，完成故障诊断。

主权项：1.基于信号冲击结构特性增强的旋转机械微弱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集可能产生故障的旋转机械振动加速度响应信号及其对应的转速，并确定相应的采样频率；步骤S2、从采集到的数据中截取一段信号用于分析；步骤S3、根据采样频率确定最大的迭代次数，再设置对应迭代方波模式的间隔与长度，并在方波模式基础上构建特征增强矩阵；定义一种由-1和1交错构成的方波模式pk，其中的k值表示方波模式中每段1或-1的长度，且k的取值为{1,2,3,4....K}，其分别对应K次迭代中k的取值，方波模式的长度M＝2×k×l，其中l表示正负交替方波的段数，对于第k次迭代所得到的方波模式pk，通过对该方波模式不断进行移位，最后构成特征增强矩阵，具体包括以下步骤：S31、对于滚动轴承的振动信号，由采样频率fs1确定的最大迭代次数为K＝ceilfs12×2000，其中ceil表示向上取整，而对于齿轮的振动信号，由采样频率fs2确定的最大迭代次数为K＝ceilfs22×1000；S32、在此定义一种由-1和1交错构成的方波模式pk，其中的k值表示方波模式中每段1或-1的长度，且k的取值为{1,2,3,4....K}，其分别对应K次迭代中k的取值，方波模式的长度M＝2×k×l，其中l表示正负交替方波的段数，并将其取为4～6，具体如下： S33、对于第k次迭代所得到的方波模式pk，通过对该方波模式不断进行移位，最后构成特征增强矩阵如此总共得到K个特征增强矩阵： 步骤S4、通过特征增强矩阵与冲击信号的乘积来得到冲击增强信号，并计算各次迭代的峭度值，并选择峭度最大值所对应的结果作为最佳的冲击增强信号；步骤S5、对选取的最佳冲击增强信号进行包络解调谱分析，从而识别故障类型，完成故障诊断。

全文数据：

权利要求：

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