申请/专利权人：苏州微著设备诊断技术有限公司

申请日：2021-10-29

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114001961B

主分类号：G01M13/045

分类号：G01M13/045;G06F18/10;G06F18/213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.02.22#实质审查的生效;2022.02.01#公开

摘要：一种滚动轴承故障特征靶向定位及提取方法，首先以待检测故障特征频率作为靶频率构造靶矩阵；其次以固定的通带带宽和滑移频率制定通带滑移滤波策略，能够保证故障特征信号所处频带被完整包含在窄带滤波信号中；再构造经验小波低通、带通、高通滤波器，相比于传统的时域滤波其能够实现滤波信号的高保真；最后结合靶矩阵计算窄带滤波信号平方包络谱的频域多点峭度指标值，根据指标最大准则实现滚动轴承故障特征的靶向定位及提取；本发明可在冲击性噪声、无关周期性分量和背景噪声等干扰源联合作用下，有效地定位故障特征信号所处频段，并从振动加速度信号中提取出故障特征。

主权项：1.一种滚动轴承故障特征靶向定位及提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过振动加速度传感器采集得到滚动轴承振动加速度信号yt，测得振动加速度信号包含：由疲劳点蚀故障产生的周期性冲击信号xt，由冲击性噪声和其它关联旋转部件产生的周期性分量所组成的无关干扰分量zt，测试环境背景噪声nt；步骤二，通过滚动轴承几何尺寸参数和转速信息计算滚动轴承外圈故障特征频率、滚动体故障特征频率和内圈故障特征频率，分别作为待输入的靶频率，计算公式为： 其中fouter，fball，finner和fr分别为外圈故障特征频率、滚动体故障特征频率、内圈故障特征频率和轴承内圈转频；d、D、θ和n分别为滚动体直径、轴承节径、滚动体接触角和滚动体个数；步骤三，利用短时傅里叶变换当中时窗滑移的策略，制定通带滑移滤波策略，通带滑移滤波策略包含一个低通滤波器、一个高通滤波器和若干带通滤波器，每一个滤波器的通带带宽Bw均相等，且相邻两个滤波器的重叠带宽也都相等，即具有相同的滑移频率SF；步骤四，以经验小波变换为理论基础，使用步骤三中的通带滑移滤波策略，构建经验小波低通滤波器、经验小波带通滤波器和经验小波高通滤波器，各类型频域滤波器数学表达式如下：①经验小波低通滤波器： ②经验小波带通滤波器： ③经验小波高通滤波器： 上述公式中ω为角频率；ωn和ωn+1分别表示下截止频率和上截止频率；γ为过渡带宽系数，其应满足β·为函数运算符，其应满足如下条件： 步骤五，将步骤一测得振动加速度信号yt进行傅里叶变换得到频域信号Yω，按照步骤三中的通带滑移滤波策略以及步骤四中各类型频域滤波器构造不同类型的滤波器，其频域系数记为Φω，然后对Φω取复共轭并与频域信号Yω执行内积运算，再对计算结果进行逆傅里叶变换，最终得到结果的实部即为滤波后的时域信号；步骤六，通过步骤三至步骤五得到若干个带宽相等、中心频率不等的窄带子信号，记为yit；按照平方包络谱理论定义，依次计算各个窄带子信号的平方包络谱，记为Siω，平方包络谱计算公式如下所示： 其中j为虚数单位，Hilbert{·}为希尔伯特变换运算符，为窄带子信号的解析信号，|·|为取模运算符，FT{·}为傅里叶变换运算符；步骤七，将步骤二中确定的靶频率设为中心频率，按[f1-α,f1+α]形式设定频率搜索范围，其中f即为靶频率，α为频率偏移系数；步骤八，根据采样原理将下限搜索频率f1-α和上限搜索频率f1+α转换为脉冲间隔下限和脉冲间隔上限，转换公式为： 其中IIlower和IIupper分别为脉冲间隔下限和上限；Ns和Fs分别为步骤一中采集得到振动加速度信号的采样点数和采样频率，floor{·}和ceil{·}分别为向下取整和向上取整运算符；步骤九，以脉冲间隔下限IIlower作为待构建靶矩阵第一列的脉冲间隔，则待构建靶矩阵第一列以脉冲间隔上限IIupper作为待构建靶矩阵最后一列的脉冲间隔，则待构建靶矩阵最后一列待构建靶矩阵中其余列的脉冲间隔以脉冲间隔下限和脉冲间隔上限为边界按顺序以1为递增量依次递增，最终靶矩阵T的形式为[T1,T2,T3，…,TR]N×R，上述表达式中，R为构造靶矩阵时靶向量的个数，N为待计算序列的长度，计算公式分别为：R＝IIupper-IIlower+1，N＝floor{ceil{Bw}*NsFs}；步骤十，使用步骤九构造的靶矩阵计算步骤六得到的所有平方包络谱Siω的频域多点峭度指标值，以最大频域多点峭度指标值对应的那个平方包络谱所对应的窄带子信号，作为提取出的滚动轴承故障特征，从而实现滚动轴承故障特征所处频带的靶向定位及提取；频域多点峭度指标计算公式如下： 其中Tn,k表示步骤九中构建的靶矩阵的第n行第k列数据，表示靶矩阵中每一列与Siω依次计算得到频域多点峭度值中的最大值。

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