申请/专利权人：华东交通大学

申请日：2020-08-01

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111898556B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/10;G01M13/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.11.24#实质审查的生效;2020.11.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法。首先采集信号，根据信号故障特征频率设定故障周期T的取值范围，采用考虑了瞬态冲击周期性发生的相关峭度CK选择最佳周期T进行最大相关峭度解卷积MCKD预处理。进一步设置可调品质因子小波变换TQWT品质因子Q的取值范围，将MCKD预处理后信号在不同Q值下进行TQWT分解，计算各重构分量的相关峭度值，得到不同品质因子下的各子带分量的相关峭度分布图。根据相关峭度最大原则选取最佳分量，对最佳分量进行包络谱分析，最后完成轴承故障诊断。实验室信号和疲劳试验数据分析表明本文所提方法能有效排除外界偶然性干扰冲击并降低信号传递路径和噪声的影响，保证了轴承故障诊断的有效性。

主权项：1.基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法，其特征为，其具体步骤：1预处理：采用加速度传感器采集轴承原始振动信号，将滚动轴承内圈、外圈和滚动体的故障周期取并集，设定周期T的区间，在T的取值区间内以步长数1依次对原始振动信号进行MCKD解卷积预处理，计算不同T值下解卷信号的CK值以CK最大原则，即选取最佳故障周期T对原始信号进行解卷积，消除传递路径影响并初步突出故障冲击，其中，MCKD的具体实施过程如下：步骤1：输入振动信号x以及故障周期T取值；步骤2：根据输入信号x计算和步骤3：设置初始滤波器系数f＝[00…1-1…00]T；步骤4：计算滤波后的输出信号y；步骤5：根据y计算αm和β；步骤6：计算新的滤波器系数f；步骤7：根据下式计算迭代误差如果计算出的err比给出的迭代误差小则计算终止，否则返回步骤3继续计算，将最终的滤波器系数f代入y＝f*x,得到实际采集信号x的解卷积信号y；2后处理：步骤1：设置TQWT中参数品质因子Q和冗余因子r的取值范围，Q要求大于等于1，r要求大于等于3，其中，fw表示振动信号的中心频率，BW为带宽，j表示分解层数，α、β分别为高通、低通缩放参数，r为冗余因子，Fs为采样频率；步骤2：将MCKD预处理后的信号在不同Q值下进行TQWT分解得到相应的小波系数与一层尺度系数，其中，TQWT理论分解最大层数表示向负无穷取整，N为信号的长度；步骤3：由于轴承故障冲击激发的共振频率位于中高频率段，故不同Q值下的TQWT分解结果中只有单支重构从高频开始的前10层子带信号；步骤4：计算各重构分量CK值，得到不同Q下的相关峭度分布图，在相关峭度分布图中根据相关峭度最大值选取最佳分量；3包络谱分析：根据选取的最佳分量，对其进行希尔伯特变换并求包络谱，进一步与轴承的理论故障频率进行比较，完成故障诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东交通大学 基于CK指标一致的轴承瞬态冲击特征提取方法

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