[发明专利]转轴振动信号中摩擦故障特征高效提取方法

摘要

本发明公开了转轴振动信号中摩擦故障特征高效提取方法，包括以下步骤：沿转轴方向选择多个监测截面，安装涡流传感器监测转轴振动信号y(t)；将实测转轴振动信号对时间连续作两次微分，得到再对二次微分后的信号作毛刺点增强运算，得到Z(t)；计算Z(t)信号的统计特征，得到样本均值、样本方差和去除均值后的信号Z′(t)；计算信号畸变幅度故障程度系数和畸变频率故障程度系数；计算多个周期内畸变幅度和畸变频率故障程度系数的平均值和取两者中的最大值u_max作为摩擦故障程度系数，据此判断摩擦故障程度；根据转轴的各测点摩擦故障程度系数，判断摩擦位置。该方法可以有效地放大早期摩擦故障特征，提高早期摩擦故障的诊断准确率。

主权项

1.旋转机械动静摩擦故障特征高效提取方法，其特征在于，包括如下步骤：1）在转轴上固定反光条，对准反光条固定的光电传感器用于测量转速脉冲信号；沿轴向方向选择多个监测截面，分别安装涡流传感器，涡流传感器检测转轴振动信号，转轴振动信号记为：y(t)；转速脉冲信号作为多个测点的转轴振动信号的分析基准；2）将实测转轴振动信号y(t)对时间做两次微分，得到y·(t)=y(t+1)-y(t)Δt,]]>y··(t)=y·(t+1)-y·(t)Δt;]]>其中，Δt为采样时间间隔；3）对二次微分后的信号作毛刺点增强运算：Z(t)=y··2(t)-y··(t-1)y··(t+1);]]>4）计算Z(t)信号的统计特征，且去除平均值：样本均值Z‾=1NΣi=1NZ(t);]]>样本方差σ=1NΣi=1N[Z(t)-Z‾]2;]]>去除均值后的信号Z′(t)=Z(t)-Z‾;]]>其中N为样本数；5）定义一个采样周期内Z＇(t)信号中幅值＞3σ的点为畸变点，最大值Z′_max＝max[Z′(t)]，计算畸变点数n占样本数N的比例λ:λ=nN;]]>6）计算任一采样周期内信号畸变幅度故障程度系数u_1j:u1j=2kZ′2max1+kZ′2max-1,]]>k=1(3σ)2,]]>u_1j∈(-1,1)；7）计算任一采样周期内信号畸变频率故障程度系数u_2j:u2j=2mλ21+mλ2-1,]]>100<m<1000,u_2j∈(-1,1)；8)计算L个采样周期内畸变幅度故障程度系数和畸变频率故障程度系数的平均值：u1‾=Σj=1Lu1jL,]]>u2‾=Σj=1Lu2jL;]]>9)取和中的最大值作为摩擦故障程度系数u_max：umax=max(u1‾,u2‾);]]>10)首先，根据测点摩擦故障程度系数，判断摩擦故障程度，摩擦故障程度系数值越大，表示摩擦故障程度越严重；然后，根据转轴上各个测点的摩擦故障程度系数，判断摩擦位置，该测点摩擦故障程度系数值越大，表示越靠近摩擦点处。