[发明专利]基于周期靶向的最优共振频带确定方法

说明书

技术领域

本发明涉及滚动轴承故障诊断技术和信号处理分析技术领域，特别涉及基于周期靶向的最优共振频带确定方法。

背景技术

共振解调法是一种最为常用的振动冲击特征提取技术，被广泛应用于大型、关键机械设备的滚动轴承监测与诊断。共振解调法首先采用敲击测试或谱峭度方法确定冲击信号所在的共振频带；在此基础上，利用带通滤波技术抑制测试噪声和低频振动分量的影响，并依此提取滚动轴承冲击成分的时域波形；最后，对滤波信号进行包络谱分析即可得到轴承的故障特征频率。依据上述特征频率的幅值大小和分布位置，不但可以判断轴承是否故障，而且可以准确锁定轴承的故障部位。

共振频带(带通滤波频带)的准确选取既是冲击波形准确提取的关键，也是整个共振解调法的核心。当前共振解调法在实施过程中一般采用快速谱峭度图(Fast Kurtogram)的方法来确定带通滤波的参数，即滤波的中心频率和带宽，这是比较有效和便捷的方法。

然而，澳大利亚Randall指出快速谱峭度图的方法对大的随机冲击干扰敏感。这种干扰会使原方法选择错误的滤波频带，而不能达到共振解调技术对故障特征提取和诊断的目的。此外，滚动轴承的故障特征是周期性冲击，快速谱峭度图的方法在滤波频带的确定过程中只考虑了故障引起冲击的冲击性(峭度值)，而忽略了周期性。以上缺陷不仅会导致所确定的滤波频带被一个或者几个大的随机冲击干扰主导，也无法提取故障特征信息进行有效的故障诊断。

专利申请号为201410140890.6的专利针对高峰值脉冲干扰带来的共振解调频带选取不准确的问题,提出以子频带谱峭度平均的方法来优化共振频带的选取，然而其方法没有考虑冲击信号的周期性，而冲击的周期性正是进行共振频带包络解调的前提。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供基于周期靶向的最优共振频带确定方法，实现故障特征提取和诊断监测的自动化，节约时间，效率更高。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

基于周期靶向的最优共振频带确定方法，包括以下步骤：

步骤一，将振动加速度传感器吸附于对被测试滚动轴承的轴承座上，并对振动信号进行高频采样和预处理，将振动信号记为x(t)；

步骤二，构建1/3-二叉树状滤波器组，对振动信号x(t)进行滤波得到复包络信号e_i,j(t)，e_i,j(t)由滤波器组中对应的第i行第j列的滤波器滤波得到；

步骤三，计算复包络信号e_i,j(t)的周期性强度，记为PAR(Periodic Component to Aperiodic Component Ratio)，通过自相关算法实现，

信号x(t)的自相关函数定义为:

r_x(τ)≡∫x(t)x(t+τ)dt.  (1)

τ＝0时函数取得最大值r_x(0)，是信号的总能量，τ_max为自相关函数中除τ＝0以外所有局部最大值中取得最大值的时延，其函数值r_x(τ_max)表示信号中周期分量的能量，得到信号中周期分量所占能量比为：

rx′(τmax)=rx(τmax)rx(0).---(2)]]>

信号x(t)周期性强度指标PAR的计算定义为：