基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法

本发明涉及轴承故障诊断，特别涉及基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法。

背景技术：

1、滚动轴承是工业设备中应用最广泛的机械零部件之一，主要起支撑转动部件、减少摩擦的作用。由于滚动轴承经常处于高速、重载等场合，在长期不间断工作状态下极易发生磨损、破裂、剥落等故障。因此，在轴承故障发生早期有效捕捉潜在的微弱故障信息进行轴承故障的准确识别至关重要。由于生产现场环境复杂，滚动轴承早期微弱故障信息常常淹没于强噪声和随机干扰信号中，传统的轴承故障诊断方法难以对早期故障进行准确诊断。谱峭度等诊断方法对故障振动信号的脉冲共振频带进行优化选择，需要一定的先验知识，且在振动信号中的频率成分较为复杂，信噪比较低情况下，难以诊断出轴承早期故障产生的微弱脉冲信号。

2、因此，研究背景噪声和随机干扰信号下如何精确捕捉早期微弱故障信号，充分利用故障冲击脉冲性和周期性，提高检测精度，实现轴承早期微弱故障的分析诊断，降低设备发生故障的概率，保障广大相关工作人员的人身安全，具有重要的现实意义。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的是提供基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法，在脱离噪声抑制与脉冲共振解调的基本框架下，充分利用故障冲击脉冲性与周期性，采用确定的参数指标对循环脉冲强度进行度量，用于对早期微弱故障脉冲的循环频率进行分析提取。

2、为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：

4、步骤s1：利用加速度传感器采集待测轴承的振动信号，并从采集到的信号样本中截取长度为n的数据作为原始时间序列x(t)。

5、步骤s2：提取最优时频切片序列，采用能量归一化s变换对原始时间序列x(t)进行时频变换，在时频谱的各个频率处沿时间轴进行能量累计，在累计能量最大频率处进行时频切片，得到x(t)的最优时频切片序列s(t)，具体步骤如下：

6、步骤s201：按照式(1)对原始时间序列x(t)进行能量归一化s变换，得到x(t)的时频分布ns(t,f)，ns(t,f)的计算式具体如下：

7、

8、式中，wf(t)为能量归一化的高斯窗函数，t＝k/fs为时移因子，f＝k·fs/(2n)，其中k＝0～(n-1)，fs为采样频率，δ为调整因子；

9、步骤s202：在时频分布ns(t,f)的各个频率处沿着时间轴进行能量累计，构建频率-能量幅值谱e(f)，e(f)具体计算式如下：

10、

11、步骤s203：在e(f)能量幅值最大的频率处沿着时间轴对ns(t,f)进行切片，得到最优时频切片s(t)，s(t)的提取公式具体如下：

12、s(t)＝|ns(t,fobj)|      (3)

13、式中，|·|表示取幅值绝对值操作。

14、步骤s3：计算最优时频切片序列s(t)的脉冲循环频率谱，具体步骤如下：

15、步骤s301：采用公式(4)中的不重叠的时移窗函数对最优时频切片s(t)进行加窗处理，得到式(5)中切片加窗截断信号si(t)：

16、

17、

18、式中，l为窗长，1/l即为移窗频率，ts为时移窗起始时间,i＝1,2,…,k，为切片加窗截断信号的总个数；

19、步骤s302：计算切片加窗截断信号的峰值矩的公式为：

20、

21、式中，tpeak为si(t)的峰值时间点；

22、步骤s303：将k个切片加窗截断信号的峰值矩进行累加求和，得切片信号s(t)总的峰值矩tpm(ts,l)，其计算式具体如下：

23、

24、步骤s304：记移窗频率1/l作为脉冲循环频率α，即，α＝1/l，取ts在0～1/α变化时，取式(8)中tpm(ts,l)的变异系数作为s(t)在循环频率α处的循环脉冲度ci(α),ci(α)的计算公式具体如下：

25、

26、步骤s305：设定脉冲循环频率α变化范围为(αstart,αend)，变化步长ξ，即，α＝αstart+ξj,按照步骤s301至s304计算α在(αstart,αend)范围内不同取值点上的循环脉冲度，得到s(t)的循环频率-循环脉冲度的关系谱图，即所述的脉冲循环频率谱。

27、步骤s4：采用脉冲循环频率谱对滚动轴承的各理论故障频率进行观测，进行轴承故障识别。

28、本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：

29、(1)本发明采用基于能量归一化s变换的时频切片法提取故障冲击在中心频率处的切片时序信号，避免了共振频带优化选择中的参数主观预设问题；

30、(2)本发明引入了基于可变循环窗的时频切片脉冲峰值矩，对强弱不同的故障脉冲序列进行同步检测，解决了强冲击分量对弱冲击分量的遮蔽效应造成的弱故障难以辨识的问题；

31、(3)本发明采用循环脉冲度对故障信号的脉冲特性与循环周期性进行统一表征，提高了诊断方法对非周期性的脉冲干扰与非脉冲性噪声的鲁棒性。

技术特征：

1.基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于循环脉冲的滚动轴承微弱故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤s2，具体为：

3.根据权利要求1所述的基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤s3，具体为：

技术总结
本发明公开了基于时频切片脉冲循环频率谱的滚动轴承故障诊断方法，其实施步骤包括：采集待测滚动轴承振动信号，对信号进行能量归一化S变换并在所得时频谱的能量最大频率处进行切片，获得最优时频切片时间序列；采用循环窗内的整体脉冲峰值矩对切片时间序列的循环脉冲性进行表征；计算不同频率下脉冲峰值矩的变异系数，并将其作为循环脉冲度构建循环脉冲谱；在最优时频切片序列的循环脉冲谱对轴承故障频率理论值进行观测，确定轴承故障类型。与传统故障诊断方法相比，本发明充分利用了故障冲击的脉冲性与周期性，无需准确的共振频带优化选择与后续解调分析，就能对滚动轴承的早期微弱故障进行准确诊断，具有很好的工程适用性。

技术研发人员：刘小峰,毕远亮,柏林
受保护的技术使用者：重庆大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/25