申请/专利权人：中国航发四川燃气涡轮研究院

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117589456B

主分类号：G01M13/045

分类号：G01M13/045;G06F18/2131;G06F18/22;G06F18/2134

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明提供了一种增强稀疏分解的滚动轴承变转速故障诊断方法，包括：步骤1：滚动轴承振动信号采集、转轴转速信号采集及滚动轴承故障特征阶次计算；步骤2：构造波形可调Morlet小波基函数，建立波形可调Morlet连续小波变换增强的稀疏分解方法；步骤3：基于滚动轴承振动测试信号及转轴瞬时转频信号，自适应地对波形调节参数及阈值归一化参数的取值进行优选；步骤4：依次针对各故障特征阶次对应的故障模式，基于优化后的参数，获得稀疏分解后重构信号的阶次包络谱；步骤5：通过包络阶次谱中主要阶次成分，判断滚动轴承的健康状态及损伤位置。本发明能够在变转速、强噪声环境下对滚动轴承的微弱故障特征进行提取与表征。

主权项：1.一种增强稀疏分解的滚动轴承变转速故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：通过在轴承座或发动机机匣上安装的加速度传感器及数据采集仪测量并记录滚动轴承运行过程中的振动加速度信号序列，基于滚动轴承的几何尺寸信息，计算滚动轴承各部件损伤时对应的故障特征阶次，其中分别对应滚动轴承的外圈、内圈和滚动体的特征；步骤2：构造波形可调的Morlet小波基函数，其中，是无量纲参数，为波形调节参数并满足，为能量归一化系数，t为时间；所述步骤2包括：步骤2.1、构造波形可调Morlet连续小波变换增强的稀疏分解模型，表示如下： ；式中：是输入的振动测试信号序列表示为，N为信号总点数，为波形可调Morlet连续小波逆变换；为重构系数的范数并满足；为正则项参数并满足；为稀疏分解模型的全局优化函数；步骤2.2、基于每轮迭代计算中给定的阈值，设置阈值归一化参数，具体表示为： ；式中：为取绝对值算子；为取最大值算子；为取最小值算子；为每轮迭代计算中的分解系数；为阈值归一化参数并满足；步骤3：基于变转速工况下的振动测试信号及瞬时转频信号对波形调节参数和阈值归一化参数的选值进行优化并获得阈值归一化参数；所述步骤3包括：在参数空间中对和进行离散化并建立参数取值格点，每个格点对应一组待选的参数组合；依次选择每个参数组合格点，针对振动测试信号通过步骤2建立波形可调Morlet连续小波变换增强的稀疏分解模型并求解重构系数；基于波形可调Morlet连续小波逆变换获得参数格点下的重构特征信号；对重构特征信号计算其包络阶次谱，并估计对应的角度域包络谱特征能量谐噪比指标；将每个参数格点对应的绘制在平面上，选择最大值对应的格点参数为优化后参数，并标记为和；步骤4：依次选择步骤1计算的故障特征阶次为待尝试提取的故障模式，选择对应的优化后波形调节及阈值归一化参数，通过步骤2建立参数下波形可调Morlet连续小波变换增强稀疏分解模型，并求解获得特征信号的重构系数；步骤5：针对各个故障特征阶次对应的待提取故障模式，并根据对应的包络阶次谱中主要阶次成分判断滚动轴承的损伤部件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航发四川燃气涡轮研究院 增强稀疏分解的滚动轴承变转速故障诊断方法

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