旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法
【专利摘要】本发明是一种旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法，其特点是，它包括SVD降噪、重构矩阵的维数和有效秩阶数的确定等内容，通过选择第一个至少单边与其相邻峰值比较，差距绝对值最大的极大峰值的对应点位置，来确定重构信号的有效秩阶数，从而完成对有用信号的重构和对噪声的有效消除。具有既能够直观有效地确定奇异值有效秩降噪阶数，又能够降低算法的复杂程度，降噪效果好，信号的信噪比高等优点。
【专利说明】旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及旋转设备的故障诊断研究领域，是一种旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法。
【背景技术】
[0002]旋转设备是电厂的重要机械设备，包括汽轮机、风机、水泵、电动机等，电厂的正常生产运行离不开旋转设备，其安全稳定的运行是电厂高效、经济运行的关键。旋转机械发生故障时总是会伴随一定的状态的变化，异常状态有很多，其中振动和噪声是最为常见的。而生产设备由于在系统中相互关联，一旦某一部件发生故障就会导致连锁反应，不仅使设备本身受到损坏，失去了预定的功能，而且会严重的影响电厂的生产过程，不但使电厂在综合经济效益上蒙受巨大的损失，设备受到不可修复的损坏，甚至会发生威胁现场工作人员人身安全的重大安全事故。
[0003]有效消除噪声影响一直是旋转设备故障诊断研究的重要内容之一，特别是故障早期，由于调制源弱，早期故障信号微弱，且受周围设备的噪声干扰，导致故障特征难以识别。因此，最大限度地提高振动测量信号的信噪比，是为故障特征信号的提取做好前期工作的重要环节。振动信号Hankel矩阵奇异值分解，作为一种非线性滤波方法，可以用于消除信号中的随机噪声成分，提取信号中的周期成分，得到相对纯净的故障信号。
[0004]如何确 定奇异值有效秩阶次是该方法的关键技术之一，目前采用方法相对较多的是试凑法和均阀法，然而这两种方法对操作者的经验要求相对较高，且不易掌握。本发明将基于Hankel矩阵和奇异值差分谱单边极大值分解技术，研究奇异值分解降噪特性消除系统信号中混合噪声的改进设计方法。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是针对旋转设备故障信号的噪声干扰问题，克服现有技术奇异值分解降噪有效秩单纯的选取差分谱中最大值峰值所对应点的缺陷，既能够直观有效地确定奇异值有效秩降噪阶数，而且又能够降低算法的复杂程度，降噪效果好，信号的信噪比高的旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法。
[0006]实现本发明目的所采用的技术方案是:一种旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法，其特征是，它包括以下内容:
[0007]I) SVD 降噪:
[0008]设从滚动轴承测得的含有噪声的数据信号为y=[yi，y2,…，yN]，基于相空间重构理论，将上述数据构造成P X q阶Hankel矩阵:
【权利要求】
1.一种旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法，其特征是，包括以下内容: 1)SVD降噪: 设从滚动轴承测得的含有噪声的数据信号为y=[yi，y2,…，yN]，基于相空间重构理论，将上述数据构造成P X q阶Hankel矩阵:
【文档编号】G06F19/00GK103810394SQ201410070196
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月28日 优先权日:2014年2月28日
【发明者】张秀宇, 王建国, 黄俊峰 申请人:东北电力大学