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一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法

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成果名称: 一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法 关键字: 应用行业: 制造业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 河北省 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: ZL202210674673 成果体现形式: 发明专利 成果属性:
成果所处阶段: 成果水平: 请选择... 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 请选择... 课题来源:
第一完成单位名称: 石家庄铁道大学; 大秦铁路股份有限公司太原车辆段 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 请选择... 交易价格(万): 2.00 所属十强产业:

本发明公开了一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法,包括如下步骤:步骤1.选择形态学函数的结构元素;步骤2.优化形态学函数平滑频谱的平滑速度;步骤3.构建尺度空间平面;步骤4.通过Ostu方法、半正态分布法或均值法确立尺度空间曲线阈值,进而对尺度空间曲线进行二分类处理,对边界点进行筛选,最后划分频带;步骤5.频带划分完成后,使用EWT算法进行信号分解,进而进行包络解调得到包络图,根据包络图判断出轴承的故障类型。本发明属于先验算法,省去了频带初次划分后再合并频带的时间,提高了算法的计算效率,同时该方法也提高了划分频带的准确性,适用于机械系统故障诊断与信号处理技术领域。

在传统技术中构建尺度空间曲线的方法,多采用后验算法,即利用高斯核函数平滑信号频谱,计算尺度空间曲线,生成尺度空间平面,构建尺度空间,然后利用相关性、峭度等指标合并频带,一方面,利用该方法划分频带时会出现频带划分过度的问题,计算效率较低,另一方面,这样会造成频带划分的准确性较差。本发明提出了利用形态学函数构建尺度空间进行轴承故障诊断的方法,选用开闭平均滤波器构建形态学函数,通过构建仿真信号和凯斯西储大学轴承数据进行实验验证,进而选取适合的结构元素和结构元素长度,随着尺度参数的不断增加,增加结构元素的长度,不断平滑信号的频谱,计算尺度空间曲线的长度,生成尺度空间平面,构建尺度空间,最后通过二分类法筛选尺度空间曲线,将频带划分完毕;然后通过构建经验小波的尺度函数和小波函数得到EWT信号分解公式,进行信号分解和包络解调得到包络图,在包络图中找出基频和倍频信号,从而判断故障类型。本发明属于先验算法,省去了频带初次划分后再合并频带的时间,提高了计算效率,同时该方法也提高了划分频带的准确性,适用于机械系统故障诊断与信号处理技术领域。

滚动轴承是旋转机械中的关键部件之一,其实际工作情况对机械系统能否正常运行起着重要作用。由于列车滚动轴承的服役环境较为恶劣,所以在列车运行过程中经常发生滚动轴承失效现象。复杂激扰下高速列车轴箱滚动轴承信号通常是非线性、非平稳的信号。由于轮轨冲击和环境噪声的影响,在采集到的振动信号中常含有较强的噪声和干扰,这样就造成轴承故障信号较难准确提取。
基于尺度空间表征的轴承故障诊断方法,通过自适应划分频带进行信号分解,在轴承故障诊断方法中具有良好的应用前景。但是,在大量噪声存在的情况下,故障轴承的信号中存在着大量的极值点,常通过高斯核函数的方式平滑极值点。随着尺度参数的变化,故障轴承的信号频谱也逐渐平滑,其极值点数量也逐渐减少,传统技术中,常通过 Ostu方法、半正态分布法、均值法等确定尺度空间曲线的阈值,进而对尺度空间曲线进行二分类处理 ,最后确立频带边界。上述传统技术中通过高斯核函数构建的尺度空间表征方法虽然可以进行故障特征的提取,但是在实际应用中却比较困难。因为在以往技术中构建尺度空间的方法,多采用后验算法,即利用高斯核函数构建尺度空间曲线,但利用该方法划分频带时会出现频带划分过度的问题,然后还要利用相关性、峭度等指标合并频带,具体的,其不足之处如下:
1.在强噪声的情况下,抑制谐波的能力较差,传统的尺度空间方法,并不能准确的划分频带;
2.利用高斯核函数的方式进行信号频谱的平滑,抑制谐波的能力较差,频带划分的数量过多,需要经过大量的计算,计算效率较低,耗费比较多的时间,不能实现在线监测的功能。


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