一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法技术

本发明专利技术公开了一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，所述方法包括：采集时变转速工况下运行的旋转机械振动信号，并同步采集转速信号；利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率；以各个共振频率为滤波中心频率，以旋转机械最大故障频率的2倍为滤波半带宽，对所述振动信号进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号；计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱，即各个共振频带的幅值解调阶次谱；将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱。本发明专利技术能够提高幅值解调分析的准确性。本发明专利技术能够提高幅值解调分析的准确性。本发明专利技术能够提高幅值解调分析的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法


[0001]本专利技术涉及旋转机械故障诊断
，特别涉及一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法。

技术介绍

[0002]旋转机械状态监测与故障诊断是保障航空航天、能源动力等领域重要装备安全稳定运行的关键技术。通过采集旋转机械信号并从中提取关键特征，能够揭示目标设备的健康状态，对存在的故障进行定位与评估，从而指导整体装备的运行维护。然而，对于结构复杂、运行环境恶劣的旋转机械而言，实际采集的信号往往具有复杂的频率结构，且故障特征常常被噪声和无关信号成分掩盖。如何提高故障特征提取的准确性，一直是旋转机械状态监测与故障诊断技术的关键难点之一。
[0003]由于旋转机械故障常常对响应信号造成幅值调制作用，幅值解调分析方法被广泛用于从旋转机械信号中提取故障特征。不同于常规的傅里叶频谱分析，幅值解调分析能够将复杂的故障调制频率边带简化为故障频率本身，所构造的幅值解调谱具有结构简单、故障特征明显的优点。常用的幅值解调分析方法包含两类：一种是直接计算所采集信号的幅值包络信号，对包络信号进行傅里叶频谱分析，得到包络谱，并从包络谱的谱峰中寻找故障特征；另一种是通过滤波或信号分解手段，截取所采集信号的某一频段，对只包含该频段的信号进行幅值包络计算，并对包络信号进行傅里叶频谱分析，所得包络谱可统称为窄带幅值解调谱。中国专利技术专利CN 106153339 A公布了一种基于信号分解和谱峭度寻优的幅值解调分析方案。首先，对采集的旋转机械振动信号进行变分模式分解，得到一系列滤波分解信号；其次，对第一次滤波分解信号进行谱峭度分析，筛选出最优滤波器带宽和中心频率；最后，利用筛选得到的滤波器参数对第一次滤波分解信号进行再次滤波，并对得到的滤波信号进行包络分析，得到窄带幅值解调谱。
[0004]上述幅值解调分析方法的特点是能够通过信号分解和滤波方法一定程度上消除其余频带上无关成分的干扰，其本质是选择冲击特征最强的频带进行窄带幅值解调分析。然而，当旋转机械处于时变转速工况下运行，故障特征与无关成分存在频域重叠时，无论如何选择滤波带宽，均无法完全滤除无关成分而完整保留故障调制特征。当所选择的滤波带宽中包含有除调制特征外的独立成分时，所得的窄带幅值解调谱中将出现一系列与故障调制特征无关的虚假谱峰，干扰故障特征的准确识别。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，当时变故障频率成分与无关成分在频域重叠无法避免的情况下，从信号中定位多个共振频带进行窄带幅值解调，并将对应的多个窄带幅值解调谱归一化相乘，增强各个解调频带共有的调制特征，并抑制在各个解调频带中随机出现的由于频域重叠造成的干扰，从而得到更为准确的幅值解调谱，服务于旋转机械状态监测与故障诊断。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供如下方案：
[0007]一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，包括以下步骤：
[0008]采集时变转速工况下运行的旋转机械振动信号，并同步采集转速信号；
[0009]利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率；
[0010]以各个共振频率为滤波中心频率，以旋转机械最大故障频率的2倍为滤波半带宽，对所述振动信号进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号；
[0011]计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱，即各个共振频带的幅值解调阶次谱；
[0012]将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱。
[0013]优选地，所述振动信号包括横向振动信号和/或扭转振动信号。
[0014]优选地，所述转速信号通过直接采集获得，或者利用脊线提取方法从所述振动信号中估计得到。
[0015]优选地，所述利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率具体包括：
[0016]构造振动信号x(t)的傅里叶频谱，从中人眼识别共振峰，将共振峰的顶点所对应的频率作为共振频率；
[0017]或者，构造振动信号x(t)的傅里叶频谱，设计判定准则，根据所述判定准则自动寻找所有满足条件的共振频率，取傅里叶系数最大的前N个共振频率作为分析频率；N个共振频率为f
n
,其中n＝1,2,
…
,N；
[0018]其中，所述判定准则包括：
[0019]该频率对应的傅里叶系数大于预设阈值；
[0020]该频率对应的傅里叶系数，大于以该频率为中心，半带宽为2倍最大故障频率的频带范围内所有频率对应的傅里叶系数。
[0021]优选地，所述利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率具体包括：
[0022]构造振动信号x(t)的时频分布，从中人眼识别水平的瞬时频率曲线或频带，取对应的中心频率值作为共振频率；
[0023]或者，构造振动信号x(t)的时频分布，利用代理测试方法，自动判断每一个时频矩阵行向量对应的是真实频率成分或噪声成分；取所有真实频率成分对应的频率值作为共振频率，取共振频率对应的行向量有效值最高的前N个共振频率作为分析频率；N个共振频率为f
n
,其中n＝1,2,
…
,N。
[0024]优选地，以各个共振频率f
n
为滤波中心频率，对振动信号x(t)进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号x
n
(t)，n＝1,2,
…
,N；
[0025]其中，带通滤波的半带宽为旋转机械最大故障频率的2倍，或者预设固定值。
[0026]优选地，所述计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱具体包括：
[0027]计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号a
n
(t)，计算公式为：
[0028][0029]其中H(
·
)指希尔伯特变换；
[0030]以转速信号s(t)为基础阶次，对各个包络信号a
n
(t)进行角域重采样，得到角域包络信号
[0031]计算各角域包络信号的傅里叶系数F
n
(f)，计算公式为：
[0032][0033]构造出的各个包络信号的阶次谱即为各个共振频带的幅值解调阶次谱。
[0034]优选地，所述将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱具体包括：
[0035]将各角域包络信号的傅里叶系数F
n
(f)归一化后相乘，得到多共振频带幅值解调阶次谱，计算公式为：
[0036][0037]F
x
(f)中的自变量f对应转速信号的阶次，通过识别所构造的多共振频带幅值解调阶次谱F
x
(f)中的阶次峰以提取故障特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，其特征在于，包括以下步骤：采集时变转速工况下运行的旋转机械振动信号，并同步采集转速信号；利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率；以各个共振频率为滤波中心频率，以旋转机械最大故障频率的2倍为滤波半带宽，对所述振动信号进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号；计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱，即各个共振频带的幅值解调阶次谱；将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱。2.根据权利要求1所述的多共振频带幅值解调分析方法，其特征在于，所述振动信号包括横向振动信号和/或扭转振动信号。3.根据权利要求1所述的多共振频带幅值解调分析方法，其特征在于，所述转速信号通过直接采集获得，或者利用脊线提取方法从所述振动信号中估计得到。4.根据权利要求1所述的多共振频带幅值解调分析方法，其特征在于，所述利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率具体包括：构造振动信号x(t)的傅里叶频谱，从中人眼识别共振峰，将共振峰的顶点所对应的频率作为共振频率；或者，构造振动信号x(t)的傅里叶频谱，设计判定准则，根据所述判定准则自动寻找所有满足条件的共振频率，取傅里叶系数最大的前N个共振频率作为分析频率；N个共振频率为f
n
,其中n＝1,2,
…
,N；其中，所述判定准则包括：该频率对应的傅里叶系数大于预设阈值；该频率对应的傅里叶系数，大于以该频率为中心，半带宽为2倍最大故障频率的频带范围内所有频率对应的傅里叶系数。5.根据权利要求1所述的多共振频带幅值解调分析方法，其特征在于，所述利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率具体包括：构造振动信号x(t)的时频分布，从中人眼识别水平的瞬时频率曲线或频带，取对应的中心频率值作为共振频率；或者，构造振...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小旺，冯志鹏，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：