【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及旋转机械设备故障信号分解诊断，特别涉及一种适用于变转速工况的特征模式分解方法。
技术介绍
1、旋转机械设备的智能化和集成化程度不断提高，其安全稳定运行也备受重视。振动分析，是对旋转机械设备进行故障诊断最有效的方法之一。由于轴承或齿轮在早期故障阶段会引发周期性的冲击信号，依据周期性和冲击性这两个特点，可以对信号中的故障成分进行提取。但是，随着现代机械设备的集成化发展，振动分析存在三大问题：第一，大型设备零部件复杂，激励源众多，在采集到的振动信号中混杂着多种信号，难以将其分离开，进行全面的故障特征提取；第二，机械设备通常是在变转速、变负载等非平稳工况下运行的，这使得故障成分在时域上的周期性弱化消失，在信号包络谱中表示故障特征频率的谱线也模糊混乱，故障特征难以辨别；第三，机械故障产生的冲击信号在激励源到传感器的传递路径中，会受到幅值和转频上的调制，以及多种噪声干扰，将故障特征信号精细地还原出来较为困难。
2、目前，解卷积方法和分解方法提取故障信号较为有效的两类方法。解卷积方法针对信号中故障成分的特征，构造一个自适应的逆滤波器，对振动信号进行处理，以期还原出故障特征信号。分解方法依据某种分解准则，构造一种分解算法，将信号中的各种成分分离开，得到表征故障的分解模式。解卷积方法虽能较为精细完备地提取故障特征，但其采用最优选择策略，难以同时滤波出离散的多种故障成分；分解方法可以分离多种信号成分，但大多数分解方法并不是在机械故障诊断领域提出，也无法针对机械具体的工况进行自适应和优化。
技术实
1、为为了克服上述缺点，本专利技术提供一种适用于变转速工况的特征模式分解方法，在转速变化的情况下，实现对多种故障成分的分离，实现精确的故障诊断。
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、适用于变转速工况的特征模式分解方法，包括以下步骤：
4、步骤一：将振动加速度传感器固定于待测滚动轴承的轴承座上，对测试到的信号进行高频采样、去均值处理，将处理后的信号记为x(n)，信号的长度为n，设定模式数n和滤波器长度l；
5、步骤二：初始化一组模式分解滤波器。将信号频带平均分为k个窄带，窄带的上下截止频率fl和fu满足
6、
7、其中fz为测试信号的采样频率。在每个窄带上汉宁窗初始化长度为l的滤波器。采用汉宁窗初始化均匀分布于整个分析频带的滤波器组{fk,k＝1,2,…,k}，每个滤波器的长度为l；
8、步骤三：利用轴承各部件的故障特征频率作为先验知识，对信号进行预滤波，并计算滤波结果的平均峭度值
9、
10、其中km为信号每个故障周期的峭度，表示为
11、
12、其中n1,n2,n3,...,nm为第m个故障周期的起始采样点，m为故障周期总数。对于每个故障周期的起始采样点，利用理论内圈相位间隔θ(m)在角域上进行划分，然后与实际采样点对应的相位θ(n)进行对比得到。其中，θ(m)和θ(n)分别表示为
13、
14、其中，fco为故障特征频次，m为故障周期数。
15、
16、其中，n为采样点，fs为采样率，ft为键相传感器获取的转速信号，单位为r/s。选择使得滤波结果平均峭度值最大的故障特征阶次，进行后续计算；
17、步骤四：初始化滤波次数i＝1，利用初始滤波器组中的k个滤波器对测试信号x(n)进行滤波处理，得到k个分解模式
18、
19、其中
20、
21、步骤五：使用滤波器和故障特征阶次更新滤波器，滤波记数i增加1。迭代计算过程以平均峭度指标最大为目标，要求解滤波器满足
22、
23、其中，uk(n)为滤波后的模式，xk(n)是输入信号和滤波器fk(l)的卷积，满足
24、
25、采用求导方法，求解ak最大值。令
26、
27、最终化简可得
28、
29、令可简化为矩阵形式
30、
31、设置最大迭代次数，对滤波器系数进行循环迭代求解。
32、步骤六：判断是否达到预设迭代次数，如达到，进行步骤七，否则返回步骤五；
33、步骤七：得到第k个滤波器算得的分解模式；
34、步骤八：计算各分解模式之间的相关系数矩阵cc(k×k)，在具有最大相关系数的两个模式中，舍弃平均峭度值较小的模式，设置模式数k＝k-1；
35、步骤九：判断此时模式数是否达到预设模式数n，若达到，输出最终的n个分解模式；若没有达到，返回步骤四.
36、本专利技术相比于传统技术，具有以下优势：
37、本专利技术使用平均峭度作为目标函数，同时考虑了故障信号的周期性和脉冲性，对于变转速的工况具有良好的适应性。
38、采用汉宁窗初始化滤波器组，可有效提升滤波过程的效率，更快得到故障信号成分。
39、本专利技术使用自适应滤波，不受滤波器形状的约束，并且能够自适应调整滤波器中心频率与带宽，有助于精细提取故障特征信号，对复杂频带特征具有较强的适应性。
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1.一种适用于变转速工况的特征模式分解方法，其特征在于：包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种适用于变转速工况的特征模式分...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗永浩，刘彦彤，胡森，夏雨，林京，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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