一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法技術

本發明專利技術公開了一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法，對局部均值分解產生的PF分量進行小波再分解，最終得到一系列的WPF分量和一個殘余分量，用于緩解局部均值分解過程中的模態混淆現象，并將此方法用于轉子的碰摩故障診斷。本發明專利技術能有效抑制模態混淆現象，提取轉子故障特征，從而能更好地進行轉子的碰摩故障診斷。此外，本發明專利技術還具有算法簡單，程序運行時間短，自適應性較好等優點。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于旋轉機械故障診斷
，具體涉及一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法的設計。
技術介紹
旋轉機械在現在工業生產中得到廣泛應用，它主要由轉子、定子、軸承、齒輪傳動件等構成。轉子是旋轉機械設備的重要部件，一旦發生故障造成停機，就可能會帶來巨大的經濟損失。因此，對轉子進行狀態監測與故障診斷就顯得非常重要。碰摩故障是轉子運行過程中常見的一種故障形式。在高轉速高效率的要求下，旋轉機械中轉子與定子之間的間隙越來越小，這就導致轉子系統的碰摩現象不斷發生，由此就會產生轉軸斷裂、機器死鎖等一系列非常嚴重的后果。轉子發生碰摩故障時，它的振動信號常常會具有某種特點。因此，可以通過傳感器獲取轉子振動信號，然后對振動信號進行分析處理，從振動信號中提取有關轉子碰摩故障特征信息，從而對轉子進行故障診斷。轉子系統發生碰摩故障時的振動信號通常表現出非平穩、非線性的特征，因此需要采用時頻分析法這一重要的非平穩信號分析手段。在傳統的傅里葉變換的基礎上，人們研究了不少處理非平穩信號的時頻分析方法。典型的有：短時傅里葉變換、Wigner-Ville分布、小波變換、經驗模態分解等。經驗模態分解是近些年興起的比較熱門的時頻分析方法，它有很多優點，但存在諸多的缺陷，例如：模態混淆現象嚴重、本征模態函數判據不清、端點效應明顯以及欠包絡和過包絡現象。針對經驗模態分解方法中的存在的不足，人們又提出局部均值分解的方法。相比較前面幾種時頻分析方法，該方法具有許多優勢，且發展前景廣大。局部均值分解方法是目前比較新的一種時頻分析方法，該方法最大的優點是具有自適應性，它在機械故障診斷領域得到了廣泛應用。但是，和經驗模態分解一樣，局部均值分解的模態混淆現象依然很嚴重。所謂的模態混淆現象是指，局部均值分解結果中同一個PF(Product function，乘積函數)分量中出現了尺度或頻率差異較大的信號，或者同一尺度或頻率的信號被分解到多個不同的PF分量當中。局部均值分解中存在的嚴重的模態混淆現象對信號分解的準確性產生嚴重的影響，從而影響故障診斷的準確率。因此，對局部均值分解方法進行改進，抑制其模態混淆現象，將會明顯提高故障診斷的準確率。目前針對局部均值分解過程的存在的模態混淆問題的而提出的改進方法較少，主要的有基于輔助噪聲分析的總體局部均值分解方法(ELMD)。該方法的主要過程是：任意給定一個信號x0(t)，向待分解的原始信號x0(t)多次添加不同的白噪聲，每次添加完噪聲之后，對信號進行局部均值分解，最終得到多次不同的分解結果，將分解得到的多個對應的PF分量的平均值作為最終分解的結果。基于輔助噪聲分析的總體局部均值分解方法雖然在一定程度上能抑制局部分解過程的發生的端點效應，但它存在一些問題，例如，添加白噪聲的次數和所加白噪聲的幅值的選擇具有很強的主觀性，方法自適應性較差。當添加的白噪聲的次數和幅值選擇比較合理，能抑制高頻模態混淆，卻人為造成低頻的模態混淆(或者能抑制低頻模態混淆，卻人為造成高頻的模態混淆)。此外，基于輔助噪聲分析的總體局部均值分解方法還存在一個比較嚴重的缺陷，那就是該方法的算法較為復雜，程序運行時間很長，這必然會限制該方法在實時性要求比較高的信號處理的領域應用。
技術實現思路
本專利技術的目的是為了解決現有技術中局部均值分解方法中存在嚴重的模態混淆現象，嚴重地影響了對信號分解的準確性的問題，提出了一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法。本專利技術的技術方案為：一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法，包括以下步驟：S1、搭建模擬轉子碰摩故障實驗臺，利用位移傳感器采集轉子碰摩故障的振動信號x(t)；S2、對采集的振動信號x(t)進行局部均值分解，得到k個PF分量和一個殘余分量uk(t)；S3、采用小波分解對所有的PF分量進行再分解與重構，得到k個WPF分量和一個殘余分量vk(t)；S4、計算每一個WPF分量與初始振動信號x(t)的互相關系數，從所有的WPF分量中選三個連續WPF分量作為重要WPF分量，求出這三個重要WPF分量的包絡信號；分別畫出三個重要WPF分量的幅值譜和它們所對應的包絡信號的幅值譜，并從中找到轉子碰摩故障的特征頻率。進一步地，步驟S2包括以下分步驟：S21、找到振動信號x(t)的所有局部極值點，求出任意兩個相鄰的局部極值點的平均值，將所有相鄰局部極值點的平均值用直線連接，得到局部均值線段，然后采用滑動平均法進行平滑處理，得到局部均值函數m11(t)；S22、計算任意兩個相鄰局部極值點見得包絡估計值，將所有相鄰包絡估計值用直線連接，得到包絡估計線段，然后采用滑動平均法進行平滑處理，得到包絡估計函數a11(t)；S23、將局部均值函數m11(t)從振動信號x(t)中分離出來，得到分離信號h11(t)；S24、用分離信號h11(t)除以包絡估計函數a11(t)，對h11(t)進行解調，得到解調信號s11(t)；S25、判斷s11(t)是否為純調頻信號，若是則進入步驟S26，否則用s11(t)代替x(t)，重復步驟S21-S24，迭代n次，直到s1n(t)為純調頻信號為止，進入步驟S26；S26、把迭代過程中產生的所有包絡估計函數相乘，得到包絡信號a1(t)；S27、將包絡信號a1(t)和純調頻信號s1n(t)相乘，得到x(t)的第一個PF分量PF1(t)；S28、將PF1(t)從x(t)中分離出來，得到一個新的信號u1(t)，將u1(t)作為原始數據代替x(t)，重復步驟S21-S27，循環k次，直到uk(t)為一個單調函數為止，將初始振動信號x(t)分解為k個PF分量和一個殘余分量uk(t)之和。進一步地，步驟S21中對局部均值線段進行平滑處理時，滑動平均跨度為相鄰極值點最大距離的三分之一。進一步地，步驟S22中對包絡估計線段進行平滑處理時，滑動平均跨度為相鄰極值點最大距離的三分之一。進一步地，步驟S25中判斷s1n(t)是否為純調頻信號的具體方法為：計算s1n(t)的包絡估計函數a1(n+1)(t)，設置一個增減量δ>0，判斷是否滿足條件1-δ≤a1(n+1)(t)≤1+δ，若是則說明s1n(t)是純調頻信號，否則s1n(t)不是純調頻信號。進一步地，δ的取值在0.001～0.1之間。進一步地，δ的取值為0.05。進一步地，步驟S3包括以下分步驟：S31、對PF1(t)進行若干層小波分解，得到一個小波低頻分量和若干個小波高頻分量；S32、剔除PF1(t)的小波低頻分量，并把它給PF2(t)，PF1(t)剩余的信號為第一個WPF分量，記作WPF1(t)，PF2(t)獲得PF1(t)的小波低頻分量之后更新得到PF2*(t)；S33、用PF2*(t)替換PF1(t)，重復步驟S31-S32，直到獲得PFk(t)的更新分量PFk*(t)；S34、對PFk*(t)進行若干層小波分解，得到一個小波低頻分量和若干個小波高頻分量，剔除PFk*(t)的小波低頻分量，并把它給殘余分量uk(t)，PFk*(t)的剩余信號為第k個WPF分量，記作WPFk(t)，殘余分量uk(t)獲得PFk*(t)的小波低頻分量，得到殘余分量vk(t)。進一步地，步驟S4中選擇三個連續WPF分量作為重要WPF分量的原則為：(1)這三個本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、搭建模擬轉子碰摩故障實驗臺，利用位移傳感器采集轉子碰摩故障的振動信號x(t)；S2、對采集的振動信號x(t)進行局部均值分解，得到k個PF分量和一個殘余分量uk(t)；S3、采用小波分解對所有的PF分量進行再分解與重構，得到k個WPF分量和一個殘余分量vk(t)；S4、計算每一個WPF分量與初始振動信號x(t)的互相關系數，從所有的WPF分量中選三個連續WPF分量作為重要WPF分量，求出這三個重要WPF分量的包絡信號；分別畫出三個重要WPF分量的幅值譜和它們所對應的包絡信號的幅值譜，并從中找到轉子碰摩故障的特征頻率。

【技術特征摘要】
1.一種用于轉子碰摩故障診斷的小波局部均值分解方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、搭建模擬轉子碰摩故障實驗臺，利用位移傳感器采集轉子碰摩故障的振動信號x(t)；S2、對采集的振動信號x(t)進行局部均值分解，得到k個PF分量和一個殘余分量uk(t)；S3、采用小波分解對所有的PF分量進行再分解與重構，得到k個WPF分量和一個殘余分量vk(t)；S4、計算每一個WPF分量與初始振動信號x(t)的互相關系數，從所有的WPF分量中選三個連續WPF分量作為重要WPF分量，求出這三個重要WPF分量的包絡信號；分別畫出三個重要WPF分量的幅值譜和它們所對應的包絡信號的幅值譜，并從中找到轉子碰摩故障的特征頻率。2.根據權利要求1所述的小波局部均值分解方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下分步驟：S21、找到振動信號x(t)的所有局部極值點，求出任意兩個相鄰的局部極值點的平均值，將所有相鄰局部極值點的平均值用直線連接，得到局部均值線段，然后采用滑動平均法進行平滑處理，得到局部均值函數m11(t)；S22、計算任意兩個相鄰局部極值點見得包絡估計值，將所有相鄰包絡估計值用直線連接，得到包絡估計線段，然后采用滑動平均法進行平滑處理，得到包絡估計函數a11(t)；S23、將局部均值函數m11(t)從振動信號x(t)中分離出來，得到分離信號h11(t)；S24、用分離信號h11(t)除以包絡估計函數a11(t)，對h11(t)進行解調，得到解調信號s11(t)；S25、判斷s11(t)是否為純調頻信號，若是則進入步驟S26，否則用s11(t)代替x(t)，重復步驟S21-S24，迭代n次，直到s1n(t)為純調頻信號為止，進入步驟S26；S26、把迭代過程中產生的所有包絡估計函數相乘，得到包絡信號a1(t)；S27、將包絡信號a1(t)和純調頻信號s1n(t)相乘，得到x(t)的第一個PF分量PF1(t)；S28、將PF1(t)從x(t)中分離出來，得到一個新的信號u1(t)，將u1(t)作為原始數據代替x(t)，重復步驟S21-S27，循環k次，直到uk(t)為一個單調函數為止，將初始振動信號x(t)...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳中柘，朱圓，傅思程，張志威，吳迎杰，
申請(專利權)人：電子科技大學，
類型：發明
國別省市：四川;51