[发明专利]一种轴承故障的诊断方法

权利要求书

1.一种轴承故障的诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 

第一，对采集到的振动信号进行降噪，提高信噪比； 

第二，对降噪后的振动信号进行LMD分解，得到PF分量； 

第三，对每一个PF分量进行频谱分析，得到频谱图。 

2.根据权利要求1所述的轴承故障的诊断方法，其特征在于，所述第三步骤完成后，采用校正算法对频谱进行校正，得到校正后的频谱图。 

3.根据权利要求1所述的轴承故障的诊断方法，其特征在于，所述第一步骤中对采集到的振动信号进行小波或小波包降噪。 

4.根据权利要求1所述的轴承故障的诊断方法，其特征在于，所述第一步骤中对降噪后的振动信号进行LMD分解，得到PF分量的具体方法为：对于任意给定信号x(i)，其分解过程如下：找出信号x(i)所有局部极值点n_i，求出所有相邻局部极值点平均值和所有相邻局部极值点相减的绝对值，并分别除以2，得到m_i和a_i： 

然后将所有相邻m_i用直线连接起来，再用滑动平均法进行平滑处理，得到局部均值函数m₁₁(t)。用同样的方法得到包络估计函数a₁₁(t)。 

将局部均值函数m₁₁(t)从原始信号x(t)中分离出来，得到： 

h₁₁(t)＝x(t)-m₁₁(t)    (3) 再用h₁₁(t)除以包络估计函数a₁₁(t)以对h₁₁(t)进行解调，得到： 

s₁₁(t)＝h₁₁(t)/a₁₁(t)    (4) 

理想地，s₁₁(t)是一个纯调频信号，即它的包络估计函数a₁₂(t)满足a₁₂(t)＝1，如果a₁₂(t)≠1，则将s₁₁(t)作为原始数据重复上述迭代过程，直到s_1n(t)是一个纯调频信号，即它的包络估计函a_1(n+1)(t)满足a_1(n+1)(t)＝1。实际应用中，在不影响分解效果的前提下，设定一个变动量Δ，当满足1-Δ≤a_1n≤1+Δ时，迭代终止。 

最后把迭代过程中产生的所有包络估计函数相乘得到包络信号： 

将包络信号a₁(t)和纯调频信号s_1n(t)相乘得到原始信号第一个PF分量： 

PF₁(t)＝a₁(t)s_1n    (6) 

它包含给定信号中最高频率成分，PF₁(t)是一个单分量调幅-调频信号，其瞬时幅值就是包络信号a₁(t)，其瞬时频率f₁(t)则可由纯调频信号s_1n(t)求出。 

将PF₁(t)从给定信号x(t)中分离出来，得到一个新信号u₁(t)，将u₁(t)作为原始数据重复以上步骤，循环k次，直到u_k(t)为一个单调函数为止。 

这样给定原始信号x(t)被分解成k个PF分量和u_k(t)之和，即 

式中：u_k(t)是残余项；PF_p(t)为包络信号和纯调频信号乘积。