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申请/专利权人：昆明理工大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN117786607B
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G06F17/14;G06F17/18;G06F18/15;G06F18/22;G06F18/241;G01M13/045
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开
摘要：本发明公开了一种基于时频熵谱的变工况振动信号故障诊断方法、系统，方法包括：将采集到的变工况旋转机械振动信号进行预处理，得到包络信号；对采集到的变工况旋转机械转速脉冲方波信号进行预处理，得到转频曲线；基于短时傅里叶变化的时频分布、信息熵构建时频熵谱；提取时频熵谱中的瞬时频率变化曲线；基于故障特征系数模板实现变工况下旋转机械故障类型识别。本发明通过引入多维特征信息，具备综合评估能力和适应变工况等优点，能够提高滚动轴承故障诊断的准确性、可靠性和预防维护能力，为工业设备的可靠运行和安全性提供了重要的技术支持。
主权项：1.一种基于时频熵谱的变工况振动信号故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤S1、将采集到的变工况旋转机械振动信号进行预处理，得到包络信号；对采集到的变工况旋转机械转速脉冲方波信号进行预处理，得到转频曲线；步骤S2：基于短时傅里叶变化的时频分布、信息熵构建时频熵谱；步骤S3：提取时频熵谱中的瞬时频率变化曲线；步骤S4：基于故障特征系数模板实现变工况下旋转机械故障类型识别；所述步骤S2，包括：将包络信号进行短时傅里叶变化，得到包络信号的时频分布矩阵；对时频分布矩阵每一个时间窗口内的频谱进行归一化操作，得到归一化时频分布矩阵；依次计算归一化时频分布矩阵每一个时间窗口内的频谱熵，得到归一化包络时频熵谱；所述依次计算归一化时频分布矩阵每一个时间窗口内的频谱熵，得到归一化包络时频熵谱，具体为：基于信息熵计算公式，计算频谱熵，将结果存储在预设全零矩阵的每一列中，待循环结束，得到归一化包络时频熵矩阵；依据归一化包络时频熵矩阵，绘制归一化包络时频熵谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于时频熵谱的变工况振动信号故障诊断方法、系统
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