[发明专利]基于Kalman阶比-全息谱原理的旋转机械故障特征提取方法

说明书

技术领域

本发明属于机械设备故障诊断领域，具体涉及一种基于Kalman阶比-全息谱原理的旋转机械故障特征提取方法。

背景技术

旋转机械是现代工业中广泛运用的一类机械，在航空、电力、石油、化工等行业得到广泛的运用，且大多为生产设备的关键部件，一旦发生事故，将会造成极大的经济损失。因此，旋转机械的状态监测和故障诊断具有极其重要的意义。在稳定转速下，利用全息谱技术能够综合可靠地反映机组的幅值、频率、相位信息，在实际生产中能够比一般方法更为准确地识别机组运行中存在的隐患。全息谱技术通过信息融合实现了同质故障的精确识别和分离、从转子整体空间运行的角度更有利于把握机组整体的运行状态，以全息谱技术为基础发展起来的全息动平衡方法在平衡前效果仿真、配重量微调以及配重方案优化等方面取得了突破。相关技术已经在电力、石化、冶金等行业得到了广泛的推广和应用，其有效性和可靠性在大量的实际工程应用中得到了检验和认可。

起停车过程的振动信号相当于一个宽频激励下的动态响应，比稳定转速下的振动信号包含了更丰富的信息。充分利用起停车过程的振动信息，对起停车过程做伯德图、力和力偶分解、全息瀑布图等分析，可以了解机组动态特性，为挖掘机组潜在故障和实现机组故障精确诊断提供可靠的依据，对把握机组状态、预测机组运行趋势和防止重大事故发生都有着重要的作用。

但是，全息谱技术也存在一些不足：主要分析对象为固定转速的稳态信号，难以实现对转速波动及升降速过程的非平稳信号进行分析，使其应用范围大受限制。

发明内容

本发明的目的在于克服现有全息谱诊断技术只能分析稳定转速下的平稳信号的不足，提供一种基于Kalman阶比-全息谱原理的旋转机械故障特征提取方法，该方法将Kalman阶比分析与全息谱原理融合，具有分析起停车过程的非平稳信号的能力。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案包括以下步骤：

1）获取同步采集的等时间间隔的振动信号和键相信号；

2）使用键相信号对振动信号进行键相处理；

3）对步骤2）中键相处理后的振动信号进行Kalman阶比分析，得到复包络和载波；

4）通过步骤3）中得到的复包络求得各转速下的幅值和相位；

5）利用步骤4）中得到的幅值和相位绘制全息瀑布图，并进行故障判别。

所述步骤1）中的振动信号包括对每个测量面同步采集的两路相互垂直的振动信号。

所述步骤3）中，Kalman阶比分析是将阶比分量表达成复包络和载波乘积的形式。

所述的振动信号为起停车信号，在阶比分析后，对于起停车信号绘制力和力偶分解图和全息瀑布图。：

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明所述基于Kalman阶比-全息谱原理的旋转机械故障特征提取方法，是根据阶比分析具有处理非平稳信号的能力以及全息谱能综合可靠地反映机组的振动情况的特点，将阶比方法和全息谱理论进行有效融合，扩展了传统全息谱的运用范围，该方法适用于起停车过程故障特征提取。

附图说明

图1为本发明实施例模拟起车时域波形图；

图2为本发明实施例键相漂移的示意图；

图3为本发明实施例对键相漂移校正的转速图，其中升速率为10000转/分钟；

图4为本发明实施例对键相漂移校正后的转速图，其中升速率为10000转/分钟；

图5为本发明实施例Kalman阶比分析的流程图；

图6为本发明实施例某一通道起车振动信号Kalman阶比分析后的1阶分量的时域波形图；

图7为本发明实施例转子左截面X通道的1阶分量的伯德图；

图8为本发明实施例转子左截面Y通道的1阶分量的伯德图；

图9为本发明实施例转子起停机故障特征提取流程图；

图10为本发明实施例转子不平衡故障的起车阶比全息瀑布图；

图11为本发明实施例转子不对中故障的起车阶比全息瀑布图；

图12为本发明实施例转子碰磨故障的起车阶比全息瀑布图；

图13为本发明实施例转子裂纹故障的起车阶比全息瀑布图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明作进一步说明。